How Psychosocial Safety Climate Helped Alleviate Work Intensification Effects on Presenteeism during the COVID-19 Crisis? A Moderated Mediation Model
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare sector organizations have long been facing the issue of productivity loss due to presenteeism which is affected by psychosocial safety climate (PSC) and work intensification. Presenteeism has visibly increased among nurses during COVID-19 pandemic period. Grounded in COR theory and sensemaking theory, the current study aimed to examine the role PSC plays as driver or moderator to reduce presenteeism by lessening work intensification over time and the impact of work intensification over time on presenteeism during the COVID-19 pandemic. Adopting a time-lagged research design, this study gathered data from randomly selected registered nurses, practicing in Québec, Canada in two phases, i.e., 800 at Time 1 and 344 at Time 2 through email surveys. The study results showed that (1) PSC reduces presenteeism over time by reducing work intensification at time 1; (2) PSC moderates the relationship between work intensification at time 1 and work intensification at time 2; and (3) PSC as moderator also lessens the detrimental effect of work intensification at time 2 on presenteeism at time 2. Presenteeism among nurses affects their health and psychological well-being. We find that PSC is likely an effective organizational tool particularly in crises situations, by providing an organizational mechanism to assist nurses cope (through a resource caravan, management support) with managing intensified work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».