Barriers and enablers to academic health leadership
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study sought to identify the barriers and enablers to leadership enactment in academic health-care settings. Design/methodology/approach Semi-structured interviews ( n = 77) with programme stakeholders (medical school trainees, university leaders, clinical leaders, medical scientists and directors external to the medical school) were conducted, and the responses content-analysed. Findings Both contextual and individual factors were identified as playing a role in affecting academic health leadership enactment that has an impact on programme development, success and maintenance. Contextual factors included sufficient resources allocated to the programme, opportunities for learners to practise leadership skills, a competent team around the leader once that person is in place, clear expectations for the leader and a culture that fosters open communication. Contextual barriers included highly bureaucratic structures, fear-of-failure and non-trusting cultures and inappropriate performance systems. Programmes were advised to select participants based on self-awareness, strong communication skills and an innovative thinking style. Filling specific knowledge and skill gaps, particularly for those not trained in medical school, was viewed as essential. Ineffective decision-making styles and tendencies to get involved in day-to-day activities were barriers to the development of academic health leaders. Originality/value Programmes designed to develop academic health-care leaders will be most effective if they develop leadership at all levels; ensure that the organisation's culture, structure and processes reinforce positive leadership practices; and recognise the critical role of teams in supporting its leaders.
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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 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».