Using a pattern‐oriented approach to study leaders: Implications for burnout and perceived role demand
Notice bibliographique
Résumé
Summary Using a pattern‐oriented approach, we identified clusters of leaders who shared theoretically meaningful combinations of transformational, contingent reward, management by exception active, management by exception passive, and laissez‐faire leadership styles. Drawing upon conservation of resources theory, we examined whether leaders who shared a similar pattern of leadership styles differed from leaders who belonged to other profile groups, with respect to felt burnout and perceived role demands. Hypotheses were tested using a time‐lagged field study involving 183 leaders. Using latent profile analyses, we found four theoretically interpretable patterns. Leaders who belonged to the comprehensive cluster (elevated scores on the transformational, contingent reward, and the passive styles; 14.2%) experienced the highest levels of burnout and role demands, whereas those who were disengaged (low scores on all styles; 33.3%) reported the lowest levels. Leaders who exhibited a passive behavioral pattern (elevated scores on management by exception active, management by exception passive, and laissez‐faire relative to the other styles; 27.3%) experienced more burnout and role demands than did leaders who exhibited an optimal pattern (elevated scores on transformational and contingent reward styles relative to the passive styles; 25.1%). The theoretical and practical implications of a pattern‐oriented approach to leadership research were discussed. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».