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Enregistrement W4409684834 · doi:10.5430/jnep.v15n6p9

Burnout and turnover intention as correlates of quality of nursing work life

2025· article· en· W4409684834 sur OpenAlexvenueno aff
Abigail Reyes

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueHealthcare Education and Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutTurnover intentionPsychologyNursingWork (physics)Applied psychologySocial psychologyClinical psychologyJob satisfactionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the levels of burnout, turnover intention, and Quality of Nursing Work Life (QNWL) among registered nurses in Pampanga, as well as their interrelationships. A descriptive-correlational research design was employed, with 128 nurses recruited through convenience sampling. Frequency distribution described burnout, turnover intention, and QNWL, while Pearson’s correlation assessed their relationships. Findings revealed moderate burnout (low emotional exhaustion and depersonalization, high personal achievement). Nurses were unlikely to leave the profession but likely to leave their institution within six months. A significant relationship was found between QNWL and burnout, with higher responsibilities linked to increased burnout. Moreover, QNWL negatively correlated with turnover intention, highlighting its role in nurse retention strategies.

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)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,778

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,498
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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2025
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