Transformational leadership effectiveness: an evidence-based primer
Notice bibliographique
Résumé
The proliferation of leadership models can leave practitioners confused about which model to use in guiding their leadership development initiatives. Although ‘new’ leadership models (e.g. authentic, ethical, and servant leadership) suggest theoretical differences, empirical research has shown considerable overlap among these models and longer standing ones such as transformational leadership. With extant literature questioning the added empirical value of these newer models, this paper aims to distil the best evidence about transformational leadership into a ‘primer’ that can help practitioners use evidence-led practices in their leadership development. To do so, we briefly review major leadership models, highlight evidence for empirical redundancy between new leadership models and transformational leadership, and discuss meta-analytic findings between transformational leadership and outcomes of leadership. Our review suggests that these newer leadership models add little incremental validity beyond transformational leadership in predicting various leadership outcomes. Moreover, transformational leadership demonstrates medium to large effect sizes on a range of individual, team, and organisational outcomes. Taken together, our findings suggest that organisations can benefit by focusing their resources on transformational leadership development, rather than on the latest leadership fad.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,128 | 0,210 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,015 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».