Leading for the long haul: a mixed-method evaluation of the Sustainment Leadership Scale (SLS)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite our progress in understanding the organizational context for implementation and specifically the role of leadership in implementation, its role in sustainment has received little attention. This paper took a mixed-method approach to examine leadership during the sustainment phase of the Exploration, Preparation, Implementation, Sustainment (EPIS) framework. Utilizing the Implementation Leadership Scale as a foundation, we sought to develop a short, practical measure of sustainment leadership that can be used for both applied and research purposes. METHODS: Data for this study were collected as a part of a larger mixed-method study of evidence-based intervention, SafeCare®, sustainment. Quantitative data were collected from 157 providers using web-based surveys. Confirmatory factor analysis was used to examine the factor structure of the Sustainment Leadership Scale (SLS). Qualitative data were collected from 95 providers who participated in one of 15 focus groups. A framework approach guided qualitative data analysis. Mixed-method integration was also utilized to examine convergence of quantitative and qualitative findings. RESULTS: Confirmatory factor analysis supported the a priori higher order factor structure of the SLS with subscales indicating a single higher order sustainment leadership factor. The SLS demonstrated excellent internal consistency reliability. Qualitative analyses offered support for the dimensions of sustainment leadership captured by the quantitative measure, in addition to uncovering a fifth possible factor, available leadership. CONCLUSIONS: This study found qualitative and quantitative support for the pragmatic SLS measure. The SLS can be used for assessing leadership of first-level leaders to understand how staff perceive leadership during sustainment and to suggest areas where leaders could direct more attention in order to increase the likelihood that EBIs are institutionalized into the normal functioning of the organization.
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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 | 0,041 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle