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Enregistrement W4286946789 · doi:10.24281/rremecs2022.7.12.21-31

Redesenho do trabalho, engajamento e workaholism em profissionais de enfermagem

2022· article· pt· W4286946789 sur OpenAlexaff
Douglas Bertoloto Lima, Clarissa Pinto Pizarro de Freitas

Notice bibliographique

RevueRevista Remecs - Revista Multidisciplinar de Estudos Científicos em Saúde · 2022
Typearticle
Languept
DomainePsychology
ThématiqueWorkaholism, burnout, and well-being
Établissements canadiensDouglas College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyBootstrapping (finance)HumanitiesSocial psychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Explorar as relações existentes entre os recursos do trabalho e do trabalhador com o engajamento e o workaholism, e ainda o efeito mediador do construto redesenho do trabalho. Estudo exploratório, de abordagem quantitativa, com participação de 332 profissionais de enfermagem atuantes em unidades de saúde públicas e privadas do Estado do Rio de Janeiro. Utilizou-se o método de extração Maximum Likelihood para investigar as hipóteses propostas e a técnica de bootstrapping em todas as análises realizadas pelo software Mplus versão 6.12. O engajamento no trabalho foi explicado pelo apoio social e pela autoeficácia ocupacional e observou-se que as dimensões de redesenho das relações e reformulação cognitiva mediavam à relação da autoeficácia ocupacional com engajamento. Evidenciou-se o papel mediador das dimensões do redesenho do trabalho nas relações entre autoeficácia ocupacional e o apoio social com engajamento e workaholism.
 Descritores: Bem-Estar, Enfermagem, Engajamento, Saúde do Trabalhador.
 
 Job crafting, engagement and workaholism in nursing professionals
 Abstract: To explore the existing relationships between work and worker resources with engagement and workaholism, as well as the mediating effect of the job crafting construct. Exploratory study, with a quantitative approach, with the participation of 332 nursing professionals working in public and private health units in the State of Rio de Janeiro. The Maximum Likelihood extraction method was used to investigate the proposed hypotheses and the bootstrapping technique in all analyzes performed by the Mplus software version 6.12. The levels of engagement at work were explained by social support and occupational self-efficacy and it was observed that the dimensions of relationship redesign and cognitive reformulation mediated the relationship of occupational self-efficacy with engagement. The mediating role of job crafting dimensions in the relationship between occupational self-efficacy and social support with engagement and workaholism was evidenced.
 Descriptors: Well-Being, Nursing, Engagement, Worker's Health. 
 
 Rediseño laboral, engagement y adicción al trabajo en profesionales de enfermería
 Resumen: Explorar las relaciones existentes entre el trabajo y los recursos del trabajador con el compromiso y la adicción al trabajo, así como el efecto mediador del constructo de rediseño del trabajo. Estudio exploratorio, con enfoque cuantitativo, con la participación de 332 profesionales de enfermería que laboran en unidades de salud públicas y privadas del Estado de Rio de Janeiro. Se utilizó el método de extracción de máxima verosimilitud para investigar las hipótesis propuestas y la técnica de bootstrapping en todos los análisis realizados por el software Mplus versión 6.12. Los niveles de engagement en el trabajo se explicaron por el apoyo social y la autoeficacia ocupacional y se observó que las dimensiones del rediseño relacional y la reformulación cognitiva mediaron la relación de la autoeficacia ocupacional con el engagement. Se evidenció el rol mediador de las dimensiones del rediseño laboral en la relación entre la autoeficacia ocupacional y el apoyo social con el engagement y la adicción al trabajo.
 Descriptores: Bienestar, Enfermería, Compromiso, Salud del Trabajador.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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