On the Combined Role of Work Engagement and Burnout Among Novice Nurses: A Longitudinal Person-Centered Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the profiles taken by global and specific facets of work engagement and burnout among a sample of novice ( M tenure = 3.77 years) nurses ( n = 570; 88.4% females; M age = 29.3 years). This study also investigated the role of psychological need satisfaction in the prediction of profile membership, and the implications of these profiles for attitudinal (job satisfaction), behavioral (in-role and extra-role performance, absenteeism, and presenteeism) and health (perceived health difficulties) outcomes. Latent profile analyses revealed six profiles: High Global Engagement and Low Global Burnout, Moderately High Global Engagement and Moderately Low Global Burnout, Low Dedication and Efficacy and Highly Cynical, Dedicated but Exhausted Burned-Out, Low Efficacy Burned-Out, and Very Low Global Engagement and Very High Global Burnout. Although these profiles were replicated over a 1-year period, profile membership was only weakly stable. The most beneficial outcomes were observed in the High Global Engagement and Low Global Burnout profile, and the most detrimental in the Very Low Global Engagement and Very High Global Burnout profile. Need satisfaction was also associated with profile membership, although associations were stronger for global levels of need satisfaction than for specific levels of autonomy, competence, and relatedness need satisfaction.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».