Getting Ahead While Getting Along: Followership as a Key Ingredient for Shared Leadership and Reducing Team Conflict
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Followership and leadership provide two distinct but complementary sets of behaviors that jointly contribute to positive team dynamics. Yet, followership is rarely measured in shared leadership research. Using a prospective design with a sample of leaderless project teams, we examined the interdependence of leadership and followership and how these leader-follower dynamics relate to relationship conflict at the dyadic and team level. Supporting the reciprocity of leader-follower dynamics, social relations analyses revealed that uniquely rating a teammate higher on effective leadership was associated with being rated higher by that same person on effective followership. Additionally, team members with a reputation as an effective leader also tended to be viewed as an effective follower. As expected, team levels of leadership were tightly linked to team levels of followership. Connecting these results to relationship conflict at the dyadic level, we found that uniquely rating someone as an effective follower or an effective leader would decrease the likelihood of experiencing interpersonal conflict with that person and that having a reputation for effective followership or effective leadership relates negatively to being viewed as a conflict hub within the team. Finally, effective followership was significantly negatively related to team levels of conflict, but we did not find a significant relation between effective leadership and relationship conflict at the team level. Our results highlight that followership is not only a necessary ingredient for high levels of shared leadership to exist within a team, but it underpins more functional team interactions.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 découle