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Enregistrement W3157393644 · doi:10.1080/14697017.2021.1917491

Highlighting the Plural: Leading Amidst Romance(s)

2021· article· en· W3157393644 sur OpenAlexaff
Viviane Sergi, Maria Lusiani, Ann Langley

Notice bibliographique

RevueJournal of Change Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensHEC MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPluralPhenomenonRomanceSociologyEpistemologyDivergence (linguistics)PsychoanalysisPsychologyLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current crisis makes leadership more visible and allows us to reflect on how leadership is conceived. In this essay, we consider how leadership has been represented during the first months of the COVID-19 pandemic in articles published in the business and general press. We show that, while images of heroic leadership are prevalent in this popular discourse – reminding us vividly of the romance of leadership – other elements, such as references to plural and decentred forms of leadership can be seen as also coexisting in this discourse, while not necessarily being explicitly acknowledged. Opting for a plural, relational and processual conception of leadership allows us to reveal these under-recognized elements. This leads us to propose that these elements are not specific to leadership in times of crises, but are always constitutive of leading in practice. We conclude by arguing that renewing understandings of leadership may require that we acknowledge simultaneously the inevitable presence of romance(s) in how we approach this phenomenon as well as its collective and relational accomplishment. Referring, in turn, to the central phenomenon as leading rather than as leadership may help us reach beyond the seductiveness of the romance(s) of leadership to capture its inherent relationality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,054
Communication savante0,0140,011
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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