Developing Leadership within an Academic Medical Department in Canada: A Road Map for Increasing Leadership Span
Notice bibliographique
Résumé
Medicine is dependent on strong leaders to advance innovation in the clinical care of patients. In most academic medical streams, there is no explicit system-wide approach for succession planning and leadership development. In late 2009, it was clear to the authors' department that they were at risk of losing high-potential individuals and division heads. Succession Planning and Needs Assessment (SPAN) was introduced to the department executive in late 2009 and endorsed in mid-2010. An executive coach was hired to assist in identifying emerging leaders and the skills needing to be developed within a mentorship cycle for leaders to be successful. A group of emerging leaders plus observer senior leaders worked between June and October 2010 to develop a manual that would provide guidance to the department executive. Since June 2010 a succession plan has been in place, allowing allocation of leadership roles. A group of 18 individuals has met four times to establish the elements of leadership development. A manual has been endorsed that includes elements such as the traits needed to be considered an emerging leader; the skills agreed on as important to develop; and the mentorship cycle needed. The group has also proposed a coordinator role and a budget for resource material. Departmental leadership development initiatives are important for succession planning and engagement of high-potential academics, who eventually will become our future leaders. In this article, the authors propose a cohort approach to piloting department initiatives that make a difference to developing leaders.
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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 | 0,012 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».