Leadership Practices of State Associations: Does State President Leadership Style Encourage Membership?
Notice bibliographique
Résumé
Background: This research addressed the “graying” of the professional state occupational therapy association as new clinicians are more frequently making the decision not to join. It is particularly relevant for boards who are attempting to establish and retain members. Method: To assess the leadership styles of presidents of state occupational therapy associations and to examine the impact of leadership style on membership status, this research examined the self-perceived leadership styles of state occupational therapy association presidents, as measured by the Leadership Practices Inventory (LPI), a tool developed by Kouzes and Posner, authors of the Exemplary Leadership Model. It served to answer the following research questions: Is there a statistical difference between the Leadership Practices Inventory (LPI) score of state occupational therapy association presidents and the normed mean score of the LPI? And, is there a correlation between LPI mean scores of state occupational therapy association presidents and the respective state association’s membership representation of licensed occupational therapists and student therapists? This quantitative study used survey research design. Results: Sixty percent of state presidents participated. Evidence from this study indicates that state occupational therapy association presidents lead primarily from a transformational leadership style. In addition, those states whose presidents lead from this style demonstrate an overall higher membership status level than those who do not. Conclusion: The results of this study indicate that transformational leadership is related to increased membership status and is relevant to associations as they choose their leaders.
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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 | 0,016 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».