Toward better understanding developmental reflection differences for use in management development research and practice
Notice bibliographique
Résumé
Purpose We introduce a new approach to developmental reflection in which the focus is on differences in how people reflect. When reflecting on challenging experiences, people achieve better development when they tend to look for causes of what happened within changeable personal characteristics, and they subsequently focus on the improvement of those personal characteristics. Design/methodology/approach Supervisors and subordinates with leadership responsibilities in diverse jobs in varied industries provided survey data (444 individuals in a psychometric testing sample, and 419 paired subordinate/supervisor dyads in a model-testing sample). Findings The reflection difference construct had the expected factor structure, reliability, and was distinguishable from eight conceptually related variables in the literature. Reflection differences were predicted by the theoretically relevant job, person, and situational variables and were associated with development and performance outcomes. Practical implications The reflection construct might be used for prediction to identify the individuals who are likely to get the most from challenging experiences and improve. Further, by identifying predictors of reflection, ideas for enhancing reflection are provided. Also, by uncovering specific underlying dimensionality of reflection, this offers specific targets for interventions beyond generally encouraging people to reflect. Originality/value This study establishes support for: (1) the new theoretical framing of reflection differences, (2) a new preliminary model of antecedents and outcomes, and (3) an initial scale for future research and practice that can be more explicit about understanding and addressing underlying differences in how people reflect.
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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 | 0,100 | 0,239 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».