Evaluation of a leadership development impact assessment toolkit: a comparative case study of experts’ perspectives in three Canadian provinces
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This paper aims to explore users' perceptions of whether the Leadership Development Impact Assessment (LDI) Toolkit is valid, reliable, simple to use and cost-effective as a guide to its quality improvement. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: The Canadian Health Leadership Network codesigned and codeveloped the LDI Toolkit as a theory-driven and evidence-informed resource that aims to assist health-care organizational development practitioners to evaluate various programs at five levels of impact: reaction, learning, application, impact and return on investment (ROI) and intangible benefits. A comparative evaluative case study was conducted using online questionnaires and semistructured telephone interviews with three health organizations where robust leadership development programs were in place. A total of seven leadership consultants and specialists participated from three Canadian provinces. Data were analyzed sequentially in two stages involving descriptive statistical analysis augmented with a qualitative content analysis of key themes. FINDINGS: Users perceived the toolkit as cost-effective in terms of direct costs, indirect costs and intangibles; they found it easy-to-use in terms of clarity, logic and structure, ease of navigation with a coherent layout; and they assessed the sources of the evidence-informed tools and guides as appropriate. Users rated the toolkit highly on their perceptions of its validity and reliability. The analysis also informed the refinement of the toolkit. ORIGINALITY/VALUE: The refined LDI Toolkit is a comprehensive online collection of various tools to support health organizations to evaluate the leadership development investments effectively and efficiently at five impact levels including ROI.
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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 | 0,022 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».