Bridging competing demands through co-leadership? Potential and limitations
Notice bibliographique
Résumé
Collective leadership arrangements in which two people jointly occupy a shared leadership role space are often thought to enable the bridging of competing demands and sources of expertise and legitimacy in pluralistic settings where multiple institutional logics coexist. This research investigates 20 co-leadership dyads in health care organizations to examine whether, when, and how co-leadership arrangements can enable the bridging of institutional logics. Empirical findings suggest that the potential for bridging through co-leadership arrangements is present, but that it may often be achieved through the assimilation of one side by the other rather than balanced integration of competing demands. We conclude that the challenge of collective leadership (and of co-leadership, in particular) may lie not only in developing smooth relations among multiple leaders and their followers, but also in maintaining and mobilizing the tensions that can make their collaboration most fruitful. We suggest that the collective leadership literature has often missed the significance of this central paradox: that collective leadership may be most needed where it is most difficult to achieve. When it seems to operate most smoothly, it is possible that it may not always be fulfilling its mission.
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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 | 0,268 | 0,513 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,001 |
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 ».