Voiced inner dialogue as relational reflection-on-action: The case of middle managers in health care
Notice bibliographique
Résumé
We look to the experiences of middle managers in a health-care setting to empirically develop and explore the concept of voiced inner dialogue. Voiced inner dialogue is conceptualised as a form of reflection-on-action whereby fragments of narrative self-reflection reveal an organisation’s unspoken backdrop conversation or interpersonal mush. The normalised intensity that characterises many health-care settings, an artefact of increased governmentality and responsibilisation, leaves middle managers experiencing increased work and personal pressures. The interpersonal mush in this context is centred upon individuals’ felt disconnect between espoused and enacted organisational values. Voiced inner dialogue was triggered in dialogic conversation with the researchers, a type of participant-focused reflexivity. From our qualitative analysis, we present three themes to illuminate how organisational context can inform the creation and maintenance of interpersonal mush, impeding managers’ reflection. Voiced inner dialogue offers an opportunity for managers stuck in the silence of interpersonal mush to engage in reflection-on-action. We conclude with the implications for reflection, reflexivity and management learning.
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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 | 0,020 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,038 |
| Communication savante | 0,016 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».