A repertoire of leadership attributes: An international study of deans of nursing
Notice bibliographique
Résumé
© 2013 John Wiley & Sons Ltd. Aim: To determine which characteristics of academic leadership are perceived to be necessary for nursing deans to be successful. Background: Effective leadership is essential for the continued growth of the discipline. Method: A qualitative study using semi-structured interviews with 30 deans (academics in universities who headed a nursing faculty and degree programmes) was conducted in three countries - Canada, England and Australia. The conversations were analysed for leadership attributes. Result: Sixty personal and positional attributes were nominated by the participants. Of these, the most frequent attribute was 'having vision'. Personal attributes included: passion, patience, courage, facilitating, sharing and being supportive. Positional attributes included: communication, faculty development, role modelling, good management and promoting nursing. Conclusion: Both positional and personal aspects of academic leadership are important to assist in developing a succession plan and education for new deans. Implications for nursing management: It is important that talented people are recognised as potential leaders of the future. These future leaders should be given every chance to grow and develop through exposure to opportunities to develop skills and the attributes necessary for effective deanship. Strategic mentoring could prove to be useful in developing and supporting the growth of future deans of nursing.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».