The negotiation of sharing leadership in the context of professional hierarchy: Interactions on interprofessional teams
Notice bibliographique
Résumé
While there is growing recognition of leadership as a collective phenomenon, the question of how leadership is shared in the context of hierarchical asymmetry has been neglected in the collective leadership literature. Our article addresses this gap by examining how sharing leadership is negotiated in team interactions that are steeped in asymmetry deriving from the professional hierarchy. Adopting a leadership-in-interaction approach, we draw on fine-grained analysis of observed interactions on interprofessional teams from two health care organizations to compare the discursive strategies used by professionals in a superior hierarchical position to the ones used by those in inferior positions to share leadership. These strategies are organized into a matrix of interactional moves that resist or enact the professional hierarchy. Empirical vignettes are provided to demonstrate how sharing leadership and hierarchical leadership can be co-present and even intertwined in an interaction. We show that leadership is shared (or not) as a result of how the professional hierarchy gets negotiated in interactions. More specifically, we conclude that the sharing of leadership in this context tends to occur prior to decision making, especially around problem formulation, if the interactional climate allows. Furthermore, it requires concrete effort: Those in superior positions of influence mindfully relax the hierarchy whereas those in inferior positions create moments of sharing leadership through resistance and struggle.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».