Canadian medical faculty senior leaders: what skills do they need?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Many academic leaders have little formal leadership training, which can result in challenges to effective leadership, succession planning and burnout. This paper aims to explore the leadership skills needed to be an effective senior academic leader in a Canadian medical faculty. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: An anonymous voluntary survey of needed leadership skills and supports was sent to 60 senior academic leaders at the University of Alberta. This was followed by interviewing a purposive sample, using open-ended questions based on a multimodal needs assessment of senior academic leaders. The authors used an iterative process to analyze the data; anonymized transcripts were coded and categorized separately by two researchers, and themes were created. FINDINGS: = 12) were unanimous that they felt unprepared at the start of the leadership role. The survey and interviews identified five major themes for leadership skills: Mentoring, Finances, Human Resources, Building Relationships and Protected Time. Networking and leadership courses were identified as major sources of support. RESEARCH LIMITATIONS/IMPLICATIONS: , 2013). While the survey had a 42% response rate (25/60), the survey responses were echoed in the interviews. Although the purposive sample was small, the interviewed leaders were a representative sample of the larger leadership group. ORIGINALITY/VALUE: Academic leaders may benefit from a mentorship team/community of leaders and specific university governance knowledge which may help their ability to influence and advance their strategic initiatives.
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 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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».