Developing positive self-leadership through “Inner Engineering”
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The study evaluated the effect of a comprehensive yogic methodology called “Inner Engineering Online” (IEO) on developing positive self-leadership. The authors hypothesized that IEO would equip participants with knowledge and skills to optimize their functioning in major experiential dimensions of the self (body, mind, emotion, and energy) and produce a synergistic effect in enhancing well-being and positive organizational behavior for employees, leaders, and entrepreneurs. Design/methodology/approach The study uses a field quasi-experimental one group design with pre- and post-tests. The sample consists of 97 employees, 84 leaders and 76 entrepreneurs in various industries (N = 264). Findings The pairwise t-test results show that IEO has a positive effect on well-being (mindfulness, joy, vitality, and restfulness) and positive organizational behavior (meaningful work, psychological capital, and work engagement). Research limitations/implications The study is limited by the lack of a control group. Future research may use a randomized control design to confirm the present findings and explore the mechanisms through which IEO exercises its effect and other positive outcomes. Practical implications IEO complements the behavioral and cognitive strategies of self-leadership by including emotional and energetic strategies to produce a synergistic effect on positive outcomes. The program is multi-lingual and scalable and can be implemented in and outside of the organizational settings globally. Originality/value The study proposes the concept of positive self-leadership and is the first study to investigate the potentiality of an emerging program for developing positive self-leadership.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».