Significance of informal (on-the-job) learning and leadership development in health systems: lessons from a district finance team in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The district health system (DHS) has a critical role to play in the delivery of primary healthcare (PHC). Effective district management, particularly leadership is considered to be crucial element of the DHS. Internationally, the debate around developing leadership competencies such as motivation or empowerment of staff, managing relationships, being solution driven as well as fostering teamwork are argued to be possible through approaches such as formal and informal training. Despite growing multidisciplinary evidence in fields such as engineering, computer sciences and health sciences there remains little empirical evidence of these approaches, especially the informal approach. Findings are based on a broader doctoral thesis which explored district financial management; although the core focus of this paper draws attention to the significance of informal learning and its practical value in developing leadership competencies. METHODS: A qualitative case study was conducted in one district in the Gauteng province, South Africa. Purposive and snowballing techniques yielded a sample of 18 participants, primarily based at a district level. Primary data collected through in-depth interviews and observations (participant and non-participant) were analysed using thematic analysis. FINDINGS: Results indicate the sorts of complexities, particularly financial management challenges which staff face and draws attention to the use of two informal learning strategies-learning from others (how to communicate, delegate) and fostering team-based learning. Such strategies played a role in developing a cadre of leaders at a district level who displayed essential competencies such as motivating staff, and problem solving. CONCLUSIONS: It is crucial for health systems, especially those in financially constrained settings to find cost-effective ways to develop leadership competencies such as being solution driven or motivating and empowering staff. This study illustrates that it is possible to develop such competencies through creating and nurturing a learning environment (on-the-job training) which could be incorporated into everyday practice.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».