Risk and Opportunity—The Leadership Challenge in a World of Uncertainty—Learnings from Research into the Implementation of the Australian National Disability Insurance Scheme
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers the risks and opportunities inherent in a major national change process through a descriptive approach to the implementation challenges for Australian non-profit disability service providers as they grapple with the implementation of the transformational National Disability Insurance Scheme (NDIS). It highlights the leadership challenges associated with the newly developed NDIS Implementation Framework and, in doing so, recognises the risk and opportunity issues contained with that implementation process. The research used grounded theory coupled with framework analysis in a qualitative study that, in part, sought to identify leadership characteristics deemed necessary to minimize risks, capitalize on opportunities, and support positive change outcomes leading to successful NDIS implementations amongst several participating organisations, each with differing demographics and at different stages in the implementation process. The findings, which have been grouped into phases, suggest a range of leadership attributes at key phases of the NDIS implementation that are necessary to minimise implementation risks and maximise opportunities associated with the NDIS. These phases have been identified as: (i) An input phase where the emphasis must be on internal change preparedness and external environmental impacts and drivers; (ii) A process phase where the emphasis is on direct implementation issues; and (iii) An outcomes phase where active consideration needs to be on organisational mission sustainability, as well as the risk and opportunity challenge. The study is crucial in revealing leadership challenges and lessons for large scale change and risk management in the non-profit sector, within and beyond the specific case of Australia’s NDIS implementation, useful for both scholars and practitioners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».