How do Registered Nurses Understand Followership?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite a consensus that followers and leaders are interdependent, the focus of nursing education, practice, and research has been leader centred. This has spawned calls in the nursing literature for increased scholarship on followership in nursing. PURPOSE: To develop a grounded theory of followership in nursing. METHOD: This study addressed the question - how do registered nurses understand followership? 11 registered nurses participated in online interviews that were later transcribed and analyzed following Charmaz's approach to Constructivist Grounded Theory. RESULTS: The core category of trusting informal and formal leaders was co-constructed from the data. A conceptual model, titled Followership as Trust in Acute Care Nursing Teams, illustrates that the nurses' decision to trust (and subsequently to engage in following) hinges on sharing the load (understanding one's role, accepting one's role, and working together); demonstrating knowledge (having experience, modelling, and mentoring); and connecting through communication (knowing the goal and communicating clearly). When participants fully trust formal and informal leaders, they engage in following as proactive members of the team, provide solutions to problems, and take initiative. Conversely, when they are less trusting of informal and formal leaders, they are less willing to follow. CONCLUSIONS: This study underscores the importance of trust between followers and leaders for effective team function and safe patient care. More research on the follower-leader dynamic in nursing is needed to inform education, policy, and practice so that every nurse possesses the knowledge and skill to be both a follower and a leader.
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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 | 0,005 | 0,039 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».