Leadership Succession at Regional Medical Campuses: What incoming leaders might want to know from their predecessors
Notice bibliographique
Résumé
Succession planning and changeover between outgoing and incoming leaders within medical education is an important but largely neglected topic (Rayburn, Grigsby & Brubaker, 2016). The paucity of literature is even more apparent regarding leadership transitioning at regional medical campuses (RMC). With this paper, perhaps one of the first to inform this topic, we hope to bridge this gap by assembling the shared perspectives of an administrator, senior faculty member and a learner from the same RMC. Specifically, this work will focus on the following two questions: Based on our collective experiences what are the critical issues facing an incoming RMC dean? Are there practical strategies which might assist an incoming RMC dean with the leadership transition process? This commentary is the result of our collective experience at Western University’s Windsor Campus, a 10-year old regional medical campus of the Schulich School of Medicine & Dentistry located in southwestern Ontario, Canada. We make the assumption that RMC’s encountering leadership transitions are adequately funded, in this way incoming deans can properly attend to effective leadership succession processes. This paper might be of particular interest to those who are personally transitioning as new RMC deans or who will soon take on such a leadership role. We have no conflicts of interest to declare.
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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 | 0,019 | 0,054 |
| 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 | 0,016 | 0,013 |
| Communication savante | 0,015 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».