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Enregistrement W4412163093 · doi:10.1097/cin.0000000000001350

The Effect of Nurses' Cyberloafing Levels on Their Perceptions of Individualized Care

2025· article· en· W4412163093 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCIN Computers Informatics Nursing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCyberloafing and Workplace Behavior
Établissements canadiensEmergent BioSolutions (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionPsychologyBusinessNursingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While cyberloafing behaviors can have positive effects, such as introducing variety into daily routines and alleviating workplace stress, excessive engagement in these activities can become problematic, leading to time wastage and decreased efficiency. In nursing practice, individualized care is essential for ensuring both the quality of patient care and patient safety. This study aims to identify the cyberloafing behaviors of nurses and examine their relationship with individualized care behaviors. The research is a cross-sectional and descriptive study. The Descriptive Information Form, the Cyber-Loafing Scale, and the Individualized Care Scale-Nurse Version were used for data collection. Nurses showed a moderate level of cyberloafing behavior with a mean total score of 80.99 ± 22.44. Nurses also showed a moderate perception of care behavior, with an average total score of 3.20 ± 0.81 on the Individualized Care Scale. A positive, low-level, significant relationship was found between the total score of the Cyber-Loafing Scale and the Individualized Care Scale-A ( r = 0.199, P = .01). The study revealed that nurses' perception of individualized care improved as their level of cyberloafing increased. This may be because cyberloafing behaviors serve as a constructive way for nurses to escape from routine practices in the hospital environment and reduce anxiety.

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.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,325 · 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