Coaching models for leadership development: An integrative review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The purpose of this article was to describe and compare coaching models and to address their relevance to the advancement of leadership. Coaching has become a popular strategy for leadership development and change in complex environments. Despite increasing popularity, little evidence describes the necessity and impact of coaching. An integrative literature review from 1996 to 2010, retrieved through seven databases, reference tracking, and consultation with academic networks, led to inclusion of peer‐reviewed articles on coaching models. Themes and critical elements in the selected coaching models were analyzed. The search yielded 1,414 titles. Four hundred twenty‐seven abstracts were screened using inclusion/exclusion criteria, and 56 papers were retrieved for full‐text screening. Ten papers were included: two coaching models from health care settings, seven from business settings, and one from a medical education institution. Critical components of coaching models are: coach–coachee relationship, problem identification and goal setting, problem solving, transformational process, and mechanisms by which the model achieves outcomes. Factors that impact positive coaching outcomes are: coach's role and attributes, selection of coaching candidates and coach attributes, obstacles and facilitators to the coaching process, benefits and drawbacks of external versus internal coaches, and organizational support. The elements of coaching models identified in this review may be used to guide future research on the effectiveness of coaching as a leadership strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».