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Enregistrement W4319161701 · doi:10.33824/pjpr.2022.37.4.43

Forgiveness and Empathy as Predictors of Psychological Wellbeing among Nurses

2022· article· en· W4319161701 sur OpenAlexaboutno aff
Momina Khan, Sidra Farooq Butt

Notice bibliographique

RevuePakistan Journal of Psychological Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueForgiveness and Related Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpathyForgivenessPsychologyNonprobability samplingScale (ratio)Clinical psychologySocial psychologySample (material)Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the study was to examine whether forgiveness and empathy have a significant correlation with psychological wellbeing among nurses. The present research will enable the theorist to develop measures that will cultivate empathy, forgiveness and psychological wellbeing in nurses. This was a correlational, survey based research. A sample of 151 nurses of age range 20-55 was selected via purposive sampling technique from Karachi, Pakistan. The participants were approached through online medium. The study variables were assessed through Toronto Empathy Questionnaire (Spreng et al., 2009), The Heartland Forgiveness scale (Thompson et al., 2005) and Ryff’s Psychological Well-Being Scales (Ryff, 1989). Statistical Package for Social Sciences (SPSS- Version 22) was used for analyzing the data, the results revealed that empathy and forgiveness are significant predictors of psychological wellbeing. Further findings of the research highlighted significant differences in empathy, forgiveness and psychological wellbeing with respect to nurse’s age, gender, education and family structure. The results of the present study could be useful for enhancing nurse’s psychological.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,399 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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