Attentes du personnel infirmier de la relève envers l’employeur pour favoriser l’engagement professionnel : un premier jalon pour la conception d’interventions organisationnelles au Québec (Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Poor work conditions jeopardize the quality of nursing jobs and increase turnover and attrition rates, especially for early career nurses and licensed practical nurses. Understanding perspectives of the nursing staff on work engagement is essential to develop innovative and responsive organizational interventions. Objectives: 1- Define the expectations of early career nursing staff with respect to their workplace in order to support work engagement 2- Identify priority actions to support work engagement at organizational level. Methods: A mixed-methods research design based on a conceptual mapping approach was used. Early career nurses and licensed practical nurses (N=14) working in a semi-urban integrated health and social services center in Quebec (Canada) were asked the following question: “What can the workplace do to promote work engagement?” Multidimensional scaling and cluster analysis were used to organize the 49 statements provided by the nursing staff. At the same time, participants prioritized actions by rating the “importance” and “probability of a successful implementation” of each statement. Results: Nursing staffs’ expectations toward their workplace in order to support work engagement were: attractive working conditions, positive leadership, safe working conditions, professional development opportunities, and personalized career path. More specifically, the priority actions identified were: showing respect, providing a healthy environment and avoiding transfer to unwanted departments. Discussion and conclusion: The results suggest several actions to promote work engagement of early career nursing staff working in semi-urban settings in Quebec, including providing human and material resources, implementing a positive organizational culture, and exercising benevolent leadership.
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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 | 0,014 | 0,002 |
| 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 | 0,009 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».