Leadership in a network of communities: a phenomenographic study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Canada's Chemical, Biological, Radiological, and Nuclear Research and Technology Initiative (CRTI) uses an operating model that is unusual in government. It is created to enable cross‐boundary capability and capacity building and learning. Some consider it a model for other federal science initiatives. The purpose of this paper is to explore the nature of leadership – and its relationship to perceived effectiveness – in this complex network of counter‐terrorism communities, where parts of the network are functioning better than others. At a more academic level, it explores whether complexity theory can inform leadership theory. Design/methodology/approach This qualitative, empirical study uses phenomenography and elements of ethnography as methodologies. Data are gathered through interviews and observation. Findings CRTI personnel refer to their initiative as a counter‐terrorism network of communities. The leader of each community works – without positional authority – with participants from many organizations and locations. The paper reveals qualitatively different ways of understanding leadership. Even though CRTI groups have much in common, participants' ways of understanding that work vary greatly. Some understand their work environments as complex systems rather than as traditional government structures; this way of understanding is associated with perceptions of effectiveness. This finding can change the ways in which science and technology professionals make sense of their work in complex, trans‐disciplinary fields such as counter‐terrorism and global warming. Originality/value This qualitative, empirical research complements and supports some of the conceptual work about leadership and learning in complex environments.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,020 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».