The Influence of Personality Domains and Working Experience in Peruvian Managers’ Leadership Styles: An Initial Study
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this quantitative investigation is to examine the relationships that may exist among the five personality domains, working experience, and the three leadership styles in a sample of 500 managerial Master of Business Administration (MBA) students of a leading business school in Peru. Similar studies have previously been performed in developed countries; well-known examples come from the United States of America, Norway, Germany, Australia, Canada, and Singapore, but no such studies are found in a developing country. The Neuroticism Extraversion Openness to Experience Personality Inventory Revised (NEO-PI-R) and Multifactor Leadership Questionnaire (MLQ) were the instruments used for personality and leadership, respectively. In this sample, conscientiousness demonstrates the strongest and most consistent correlation with transformational (.426 ), transactional (.43 0), and passive-avoidant (-.354 ) leadership styles. Extraversion has the next highest correlation with transformational (.400) leadership styles and a weak correlation with transactional (.152) and passive-avoidant (-.166) leadership styles. Agreeableness has no significant correlation with any of the leadership styles, and openness to experience shows a significant correlation only to transformational (.201) leadership styles. Neuroticism shows weak correlations with transformational (-.214 ) and passive-avoidant (.26 7) leadership styles. Conscientiousness and extraversion may encourage individuals to emerge as leaders. Transformational and transactional leadership behaviors are demonstrated more frequently with increasing working experience.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».