The impact of executive coaching on self‐efficacy related to management soft‐skills
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Executive coaching has become an increasingly common method to skill development. However, few rigorous empirical studies have tested its capacity to generate outcomes. The purpose of this paper is to investigate the links between executive coaching and self‐efficacy in regard to supervisory coaching behaviors. Design/methodology/approach The paper reports on a pretest‐posttest study of a leadership development program using three training methods: classroom seminars, action learning groups, and executive coaching. Data are collected in a large international manufacturing company from 73 first‐ and second‐level managers over an eight‐month period. Findings Results indicate that, after controlling for pre‐training self‐efficacy and other training methods, the number of coaching sessions has a positive and significant relationship with post‐training self‐efficacy. Results also show that utility judgment, affective organizational commitment, and work‐environment support have each a positive and significant relationship with post‐training self‐efficacy. Practical implications The paper first suggests that an organization that wishes to improve its return on investment with regard to coaching should implement a program with multiple sessions spread over a period of several months. This paper also suggests that organizations should consider coaching from a systemic point of view, that is, taking into account not only the design but also individual and situational variables. Originality/value This paper contributes to the scientific literature by investigating, with a solid methodological design, the capacity of executive coaching to increase self‐efficacy related to management skills.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».