Goleman’s Leadership styles at different hierarchical levels in medical education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With current emphasis on leadership in medicine, this study explores Goleman's leadership styles of medical education leaders at different hierarchical levels and gain insight into factors that contribute to the appropriateness of practices. METHODS: Forty two leaders (28 first-level with limited formal authority, eight middle-level with wider program responsibility and six senior- level with higher organizational authority) rank ordered their preferred Goleman's styles and provided comments. Eight additional senior leaders were interviewed in-depth. Differences in ranked styles within groups were determined by Friedman tests and Wilcoxon tests. Based upon style descriptions, confirmatory template analysis was used to identify Goleman's styles for each interviewed participant. Content analysis was used to identify themes that affected leadership styles. RESULTS: There were differences in the repertoire and preferred styles at different leadership levels. As a group, first-level leaders preferred democratic, middle-level used coaching while the senior leaders did not have one preferred style and used multiple styles. Women and men preferred democratic and coaching styles respectively. The varied use of styles reflected leadership conceptualizations, leader accountabilities, contextual adaptations, the situation and its evolution, leaders' awareness of how they themselves were situated, and personal preferences and discomfort with styles. The not uncommon use of pace-setting and commanding styles by senior leaders, who were interviewed, was linked to working with physicians and delivering quickly on outcomes. CONCLUSIONS: Leaders at different levels in medical education draw from a repertoire of styles. Leadership development should incorporate learning of different leadership styles, especially at first- and mid-level positions.
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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 | 0,002 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».