MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403620672 · doi:10.21833/ijaas.2024.09.019

Nurses' cultural competence and its impact on work engagement and teamwork in community medical centers healthcare network in Central California, USA

2024· article· en· W4403620672 sur OpenAlexaff
Gemma Stela L. Imperial, Evelyn E. Feliciano, Alfredo Z. Feliciano, Mary Angelica P. Bagaoisan, Cyrelle D. Agunod, Delma Joie D. Magtubo, Anna Lyn M. Paano

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of ADVANCED AND APPLIED SCIENCES · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensNorthern College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeamworkCompetence (human resources)Health carePsychologyWork (physics)NursingCultural competenceMedical educationPolitical scienceMedicineEngineeringPedagogySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the relationship between nurses' cultural competence and their work engagement and teamwork in hospitals at a tertiary private medical center in Central California. Using a correlational method, data were collected from 357 nurses, primarily female, aged 37-38, and of Asian descent. The Self-Assessment Cultural Competence Checklist, Utrecht Work Engagement Scale (WES-9), and Nursing Teamwork Scale (NTS) were used to measure these variables. Pearson’s correlation analysis revealed a positive association between cultural competence, work engagement, and teamwork, indicating that differences in beliefs can enhance collaboration and team cohesion among healthcare workers from diverse backgrounds. These findings highlight the importance of cultural competence in fostering effective teamwork and relationships in a multicultural healthcare environment.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,368 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of ADVANCED AND APPLIED SCIENCESMême sujetCultural Competency in Health CareTravaux en français237 207