Impacto social del liderazgo en enfermería durante la pandemia de COVID-19
Bibliographic record
Abstract
La pandemia COVID-19 visibilizó la labor social de la enfermera en el cuidado de la salud pública. Generado mayor reconocimiento social y ha subrayado la necesidad de apoyo y desarrollo en el sector de Enfermería. Identificar la relación entre el liderazgo de las jefas de enfermería y la cultura organizacional. Estudio de enfoque cuantitativo, diseño descriptivo correlacional. Participaron 79 enfermeras asistenciales del área de hospitalización general del hospital San Isidro Labrador, la recopilación de datos se realizó mediante cuestionarios: liderazgo Multifactorial MLQ 5X y Clima organizacional durante los meses enero a marzo 2023. Para el análisis estadístico se usó SPSS versión 26. El liderazgo de las jefas de enfermería mostró una relación positiva y significativa con la cultura organizacional, destacando el indicador de motivación (p < 0.005). El liderazgo influye en la cultura organizacional con mayor presencia en el indicador motivación, sin embargo, el liderazgo presente en las jefas de enfermería es el estilo pasivo evitador. El liderazgo efectivo es fundamental para crear y mantener una cultura organizacional positiva, lo cual es esencial para ofrecer atención de calidad y enfrentar los desafíos futuros en el ámbito de la salud. Palabras clave: COVID-19, Enfermería, Liderazgo, Cultura organizacional
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".