Medical School Deans’ Perceptions of Organizational Climate: Useful Indicators for Advancement of Women Faculty and Evaluation of a Leadership Program’s Impact
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE AND METHOD: The authors surveyed U.S. and Canadian medical school deans regarding organizational climate for faculty, policies affecting faculty, processes deans use for developing faculty leadership, and the impact of the Executive Leadership in Academic Medicine (ELAM) Program for Women. RESULTS: The usable response rate was 58% (n = 83/142). Deans perceived gender equity in organizational climate as neutral, improving, or attained on most items and deficient on four. Only three family-friendly policies/benefits were available at more than 68% of medical schools; several policies specifically designed to increase gender equity were available at fewer than 14%. Women deans reported significantly more frequent use than men (P = .032) of practices used to develop faculty leadership. Deans' impressions regarding the impact of ELAM alumnae on their schools was positive (M = 5.62 out of 7), with those having more fellows reporting greater benefit (P = .01). The deans felt the ELAM program had a very positive influence on its alumnae (M = 6.27) and increased their eligibility for promotion (M = 5.7). CONCLUSIONS: This study provides a unique window into the perceptions of medical school deans, important policy leaders at their institutions. Their opinion adds to previous studies of organizational climate focused on faculty perceptions. Deans perceive the organizational climate for women to be improving, but they believe that certain interventions are still needed. Women deans seem more proactive in their use of practices to develop leadership. Finally, deans provide an important third-party judgment for program evaluation of the ELAM leadership intervention, reporting a positive impact on its alumnae and their schools.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».