How to Lead the Way Through Complexity, Constraint, and Uncertainty in Academic Health Science Centers
Notice bibliographique
Résumé
Academic medicine is in an era of unprecedented and constant change due to fluctuating economies, globalization, emerging technologies, research, and professional and educational mandates. Consequently, academic health science centers (AHSCs) are facing new levels of complexity, constraint, and uncertainty. Currently, AHSC leaders work with competing academic and health service demands and are required to work with and are accountable to a diversity of stakeholders. Given the new challenges and emerging needs, the authors believe the leadership methods and approaches AHSCs have used in the past that led to successes will be insufficient. In this Article, the authors propose that AHSCs will require a unique combination of old and new leadership approaches specifically oriented to the unique complexity of the AHSC context. They initially describe the designer (or hierarchical) and heroic (military and transformational) approaches to leadership and how they have been applied in AHSCs. While these well-researched and traditional approaches have their strengths in certain contexts, the leadership field has recognized that they can also limit leaders' abilities to enable their organizations to be engaged, adaptable, and responsive. Consequently, some new approaches have emerged that are taking hold in academic work and professional practice. The authors highlight and explore some of these new approaches-the authentic, self, shared, and network approaches to leadership-with attention to their application in and utility for the AHSC context.
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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 | 0,013 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,007 |
| 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 ».