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Enregistrement W6887983209 · doi:10.17638/03151243

Enacting Nurses' Leadership Through A Critical Action Research Initiative

2022· article· en· W6887983209 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Liverpool · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShared leadershipLeadership studiesTransactional leadershipPremiseLeadership styleNeuroleadershipServant leadershipLeadership

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In Alberta, Canada, groups of family physicians engage with the provincial health authority to form Primary Care Networks. A major objective of PCNs is transformation of family practice clinics to the Patient’s Medical Home model. This model is built on a premise of strong leadership within the clinic typically provided by the family physician. Evidence of physician leadership is not consistently forthcoming. Towards this end I have explored how registered nurses enact leadership in the Patient’s Medical Home without occupying a specified leadership position. Aim of my Research: The aim of my research was to understand how nurses enact leadership in their respective Patient’s Medical Home. Further, in my research, I endeavoured to understand how leadership could be enhanced within each nurses’ unique context. Specifically, I explored (a) the impact of role identity on nursing leadership in the PMH; (b) the impact of physician-nurse power differentials on nursing leadership in the PMH; (c) the impact of unrecognized leadership potential on nursing leadership in the PMH; and (d) the impact of lack of agreement, among nurses, regarding the nursing leadership role in the PMH. Design/Methodology/Approach: I used a critical action research approach to explore this unfolding situation. I chose a constructivist approach as it respects the practice-based, emergent understanding, and knowledge, of the nurses as they collectively and collaboratively explored leadership within their respective PMHs. Findings: Nurses enact non-positional nursing leadership (NPNL) within their respective PMHs through the interaction of identity, power, social influence, competence, and dialogue. Each incidence of leadership is unique to the actors and the context in which the actors find themselves. I have conceptualized my findings regarding NPNL via a flower metaphor whereby identity, power, social influence, and competence form petals around the pistal (center) of dialogue. The flower of NPNL is nourished via lifelong learning which fosters critical reflection and reflexivity. As the flower of NPNL grows and becomes more robust petals of leaderful practice (collaborative, collective, concurrent, and compassionate) will emerge. Implications: The complexity of leadership in the PMH requires us to look beyond current leadership models and training opportunities. The visual metaphor of the NPNL flower enables nurses, team members, employers, and policy makers to not only recognize the as yet untapped potential of NPNL, but also provides a mechanism to accelerate enactment of NPNL.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,374
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,047 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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