Institutional and personal determinants of nursing educators’ job satisfaction and turnover intention: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nursing educators play a critical role in training future nurses, and high turnover can disrupt the training quality and process. This study identified the institutional and personal factors influencing Canadian nursing educators' job satisfaction and turnover intention. METHODS: This cross-sectional study used an online survey to obtain the levels of job satisfaction, turnover intention, role description, and institutional and personal/demographic characteristics of nursing faculty across Canadian institutions. Data were analysed using descriptive statistics, chi-square, bivariate linear regression, and hierarchical linear regression. RESULTS: A total of 645 participants, with a mean ± SD age of 48.82 ± 10.11 years, returned a completed questionnaire. The average/maximum job satisfaction and turnover intention scores were 12.59/20 ± 3.96 and 6.50/15 ± 3.05, respectively. Higher job satisfaction was significantly associated with lower turnover intention (β=-0.559, p < 0.001). The multivariate analysis showed that having a partner or being married (β = 0.086, p = 0.031), working ≤ 40 h weekly (β=-0.235, p < 0.001), teaching ≤ 4 courses annually (β=-0.115, p = 0.007), and having higher than bachelor's degree qualification (β=-0.091, p = 0.042) predicted high job satisfaction, while high turnover intention was associated with faculty in the Prairie region (β = 0.135, p = 0.006) and working ≥ 41 h weekly (β = 0.151, p = 0.001). CONCLUSION: Having a partner, manageable workload, and advanced qualifications positively influenced job satisfaction, while high turnover intention was associated with high workloads. Institutions may benefit from ensuring proportionate faculty workloads, fostering career advancement, and providing robust support systems that can stabilise the workforce and preserve the quality of nursing education.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».