Staff, space, and time as dimensions of organizational slack: A psychometric assessment
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the theoretical and research literature, organizational slack has been largely described in terms of financial resources and its impact on organizational outcomes. However, empirical research is limited by unclear definitions and lack of standardized measures. Purpose: The aim of this study was to assess the psychometric properties of a new organizational slack measure in health care settings. Methods: A total of 752 nurses and 197 allied health care professionals (AHCPs) employed in seven pediatric Canadian hospitals completed the Alberta Context Tool, an instrument measuring organizational context, which includes the newly developed organizational slack measure. The nine-item, 5-point Likert organizational slack measure includes items assessing staff perceptions of available human resources (staffing), time, and space. We report psychometric assessments, bivariate analyses, and data aggregation indices for the measure. Findings: The findings indicate that the measure has three subscales (staff, space, and time) with acceptable internal consistency reliability (alphas for staff, space, and time, respectively: .83, .63, and .74 for nurses; .81, .52, and .76 for AHCPs), links theory and hypotheses (construct validity), and is related to other relevant variables. Within-group reliability measures indicate stronger agreement among nurses than AHCPs, more reliable aggregation results in all three subscales at the unit versus facility level, and higher explained variance and validity of aggregated scores at the unit level. Practice Implications: The proposed organizational slack measure assesses modifiable organizational factors in hospitals and has the potential to explain variance in important health care system outcomes. Further assessments of the psychometric properties of the organizational slack measure in acute and long-term care facilities are underway.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».