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Enregistrement W3215418702 · doi:10.1136/leader-2021-000508

Learning while leading: a realist evaluation of an academic leadership programme

2021· article· en· W3215418702 sur OpenAlexaff
Shelly‐Anne Li, Ruth Chen, X. Catherine Tong, Anne K. Wong, Teresa M. Chan

Notice bibliographique

RevueBMJ Leader · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMentoring and Academic Development
Établissements canadiensRegional Municipality of WaterlooMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceSociologyEngineering ethicsMathematics educationPsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Many academic health centres and universities have implemented leadership development programmes; however, their potential impact in different contexts in healthcare remains unknown. We assessed the impact of an academic leadership development programme on the self-reported leadership activities of faculty leaders in their respective work contexts. METHODS: Ten faculty leaders who participated in a 10-month leadership development programme between 2017 and 2020 were interviewed. The realist evaluation approach was used to guide deductive content analysis, allowing concepts related to what works for whom, why and when to emerge from the data. RESULTS: Faculty leaders benefited in different ways depending on the organisational context (eg, culture) in which they reside and their individual contexts (eg, personal aspirations as a leader). Faculty leaders who have minimal mentorship in their leadership role gained an increased sense of community and belongingness with peer leaders and received validation in their personal leadership approach from the programme. Faculty leaders with accessible mentors were more likely than their peers to apply the knowledge they learnt to their work settings. Prolonged engagement among faculty leaders in the 10-month programme fostered continuity of learning and peer support that extended beyond programme completion. CONCLUSIONS: This academic leadership programme included participation of faculty leaders in different contexts, resulted in varying impacts on participants' learning outcomes, leader self-efficacy and application of acquired knowledge. Faculty administrators should look for programmes with a multitude of learning interfaces to extract knowledge, hone leadership skills and build networks.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,410
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,043 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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