Healthcare Top Management’s Transformational Leadership Behaviors and Nurses’ Occupational and Organizational Turnover Intention: On the Role of Work Engagement and Autonomous Motivation
Notice bibliographique
Résumé
Aims: This study examines the contribution of top management’s transformational leadership behaviors on two targets of nurses’ turnover intention (organization and occupation) by focusing on the indirect (through vigor and dedication) and conditional indirect associations (involving autonomous motivation as a moderator). Background: Although the issue of nurse turnover has received growing scientific attention, the research is currently silent about the specific targets of turnover intention and more importantly, the potential pathways through which top management’s transformational leadership behaviors relate to each target. Method: Cross‐sectional data from a sample of 426 French–Canadian nurses and structural equation modeling were used to test the proposed model. Results: Top management’s transformational leadership behaviors distinctly predicted organizational and occupational turnover intention through specific nurses’ states of engagement. While perceived transformational leadership positively predicted vigor, its indirect associations (via dedication) with organizational and occupational turnover intention depend on nurses’ level of autonomous motivation at work. Conclusion: In times of nurse shortage, the present findings provide insights into how and when top management’s transformational leadership behaviors relate to nurses’ organizational and occupational turnover intention. Implications for Nursing Management: Healthcare organizations are advised to foster top management transformational leadership behaviors and autonomous motivation to sustain the nursing workforce.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».