To Keep Close or to Let Loose: Recipe for Sustainable Quality Dyad
Notice bibliographique
Résumé
This study’s objective was to determine factors that that sustain a quality dyad. Leaders are known to consciously and sub consciously form two groups; in-group and outgroup members. Studies have revealed that in-group members work overtime and perform extra duties and in turn, get favours from the leaders including career mobility and access to information, among other favours. Literature is unclear on how these groups are formed and this paper embarked on finding out the recipe of the formation and sustainability of a quality dyad. It was hypothesised that being a male member, trust and competence are not recipes of a high-quality relationship. Descriptive survey was employed; a population of 19 leaders were responding to questions about their 169 employees who report to them directly. Primary data was collected using semi-structured questionnaires.122 pairs of leaders and their direct reports was the response rate (72.2%). Descriptive statistics were used to analyse the data. The hypothesis was tested using logistical regression technique. The results showed that competence and trust are the recipe for an inclusion into the in-group of a leader. Gender, on the other hand, was not a recipe for a sustainable quality dyadic relationship. It is recommended that employees should ensure high level trustworthiness and competence for them to be kept close by the leader. The paper suggests that more variables can be considered as recipes for the quality dyadic relationship. These findings add significant value on both theory, policy and practice.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».