Leadership development needs assessment in healthcare: a collaborative approach
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This exploratory study aims to present data collected from a collaborative project designed to assess leadership development needs in a healthcare setting. Design/methodology/approach The research describes a three‐phase design that draws primarily upon qualitative data collected from focus groups, written submissions and interviews with middle managers employed in a provincial health authority, Horizon Health Network, located in Atlantic Canada. Findings The findings reveal a number of considerations for future leadership development programs including the need to make space for leadership development, the role of partnerships in leadership development, and the need for mentoring and coaching. In addition, a number of challenges facing the organization and the possible impact on leadership development are identified. Research limitations/implications The findings are based upon one case study site and this limits the generalizability of the research. In addition, the researchers were only able to make direct contact with one half of the 150 middle managers that will be participants in the eventual leadership development program. Practical implications This research describes a collaborative approach through which to increase buy‐in and commitment to leadership development in healthcare organizations. The approach provides a path to build sustainability in overall organizational performance through a healthy and engaged workforce. Originality/value Most research describes or evaluates leadership development programs with little attention devoted to the process of needs assessment. In addition, the literature focuses upon participants who have finished a program or are part way through a program. This research looks at the possibilities of a collaborative approach to leadership development pre‐leadership development program starting at the needs assessment phase.
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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 | 0,076 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».