Leadership development: learning from best practices
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The main purpose of this paper is to conduct a systematic review of the literature on best practices and propose a series of steps or practices that practitioners can use in developing and assessing their leadership development strategies and programs. Design/methodology/approach This is a review paper. An extensive literature review was conducted (by searching texts and business databases, such as ABIInform/Proquest, for “leadership development best practices”). Once an organization was identified, several criteria were used to decide whether it would be included in this study: independent analysts classified the practice as “best” in the leadership development area; leaders were “made” through integrated, multi‐mode programs that included top management support, systematic training, etc. Findings Six key factors were found to be vital for effective leadership development: a thorough needs assessment, the selection of a suitable audience, the design of an appropriate infrastructure to support the initiative, the design and implementation of an entire learning system, an evaluation system, and corresponding actions to reward success and improve on deficiencies. Research limitations/implications The paper identified “best practice organizations” by reviewing the literature. While this is an acceptable method, it resulted in wide range of determining criteria. Practical implications The most important implication of this paper is practical in nature. Essentially, organizations can use the six stages identified in the paper to help them develop and implement effective leadership development strategies. Originality/value Leadership development has become a key strategic issue for contemporary organizations. There is considerable evidence to suggest that organizations that do not have properly structured leadership development processes compete in the marketplace at their own peril. Several organizations have reported successes with particular approaches, yet an examination of the literature reveals that the lessons emanating from these success stories are generally not presented in a holistic manner. This is the need that we address in this paper.
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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 | 0,219 | 0,288 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,022 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».