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 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 | 0,032 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».