Do we really understand coaching? How can we make it work better?
Notice bibliographique
Résumé
Coaching has enormous benefits for both organisations and for the individuals they employ. When good coaching is widespread, the whole organisation can learn new things more quickly and therefore can adapt to change more effectively. Individuals not only learn the new skills they are coached in, they also become better and proactive learners. For coaching to be effective in an organisation, a supportive climate is required; one where coaching is regarded as a normal part of managing and where greater importance is placed on learning from mistakes than on blaming people for them. This is too often overlooked by many organisations which wish to introduce coaching. Effective coaching requires that both organisations and the learning establishments that support them adopt a more informed strategy to develop coaches and to build and maintain a climate where coaching can happen.
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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 | 0,026 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,037 |
| Communication savante | 0,023 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».