Understanding the Needs of Department Chairs in Academic Medicine
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The challenges for senior academic leadership in medicine are significant and becoming increasingly complex. Adapting to the rapidly changing environment of health care and medical education requires strong leadership and management skills. This article provides empirical evidence about the intricate needs of department chairs to provide insight into the design of support and development opportunities. METHOD: In an exploratory case study, 21 of 25 (84%) department chairs within a faculty of medicine at a large Canadian university participated in semistructured interviews from December 2009 to February 2010. The authors conducted an inductive thematic analysis and identified a coding structure through an iterative process of relating and grouping of emerging themes. RESULTS: These participants were initially often insufficiently prepared for the demands of their roles. They identified a specific set of needs. They required cultural and structural awareness to navigate their hospital and university landscapes. A comprehensive network of support was necessary for eliciting advice and exchanging information, strategy, and emotional support. They identified a critical need for infrastructure growth and development. Finally, they stressed that they needed improvement in both effective interpersonal and influence skills in order to meet their mandate. CONCLUSIONS: Given the complexities and emotional burden of their role, it is necessary for chairs to have a range of supports and capabilities to succeed in their roles. Their leadership effectiveness can be enhanced by providing transitional processes and supports, development, and mentoring as well as facilitating the development of communities of peers.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».