Management behaviors during the COVID-19 pandemic: The case of healthcare middle managers
Notice bibliographique
Résumé
Background: The spread of COVID-19 has disrupted the lifestyles of the world's population. In the workplace, the pandemic has affected all sectors and has changed the way work is organized and carried out. The health sector has been severely impacted by the pandemic and has faced enormous challenges in maintaining healthcare services while providing care to those infected by the virus. At the heart of this battle, healthcare managers were key players in ensuring the orchestration of operations and the physical and mental availability of employees during the crisis. Although few studies have been conducted to identify organizational practices or leadership skills to be adopted in a crisis context, the concrete behaviors of managers have not been documented yet. Therefore, this study aims at filling this gap by studying middle managers' behaviors facing COVID-19 crisis in the healthcare sector. Methods: Using a qualitative approach, eight focus groups were conducted online during the pandemic with 37 middle managers from the healthcare community of a Quebec health establishment (Canada) from April to June 2020. Thematic analyses were conducted, and a mixed-methods approach was used to analyse the data based on Viitala's hierarchical model of management skills. Results: Based on the six managerial skills proposed in the model of Viitala, 21 specific management behaviors were identified as having been deployed by middle managers at the beginning of the pandemic. Considering that the health sector has been profoundly shaken by this health crisis, in addition to being an environment likely to experience other crises, managers need to develop practical skills in various crisis management situations. Thus, the results guide practitioners by highlighting the importance of team-oriented management behaviors (leadership, supervisory competencies), especially in a crisis context.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».