MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2029728434 · doi:10.1177/1350507601321003

Action Learning and Reflective Practice in Project Environments that are Related to Leadership Development

2001· article· en· W2029728434 sur OpenAlexaff
Peter Smith

Notice bibliographique

RevueManagement Learning · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Learning and Leadership
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAction learningLeadership developmentAction (physics)Reflective practiceReflection (computer programming)Experiential learningRelevance (law)Management developmentAction researchSociologyPsychologyEngineering ethicsPedagogyCooperative learningComputer scienceManagementPolitical scienceTeaching methodPublic relationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article draws on the author's experience in attempting to facilitate the acquisition of reflective habits by individuals undergoing leadership development in business-related project environments. Notes that such communities accept only very practical interventions. Highlights the links between reflection and action learning. Clarifies how reflection and action learning are applied in the author's practice. Characterizes the action learning methodology used and contends that this approach forms a sound setting for reflective inquiry. Explains how the author informally embeds the principles of action learning in the project-related tasks of individuals undergoing leadership development. Describes a reflective learning framework and `tools' that are used by project participants to frame and facilitate the action learning processes. Explores the relevance of this action learning approach to building a learning organization and the development of leaders for such an organization. Gives particulars of a case study to confirm that these various elements can be successfully woven together in a real-life leadership development initiative.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,026
Communication savante0,0140,011
Science ouverte0,0020,014
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations136
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueManagement LearningMême sujetOrganizational Learning and LeadershipTravaux en français237 207