The 4C’s of influence framework: fostering leadership development through character, competence, connection and culture
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this paper is to describe the 4C's of Infuence framework and it's application to medicine and medical education. Leadership development is increasingly recognised as an integral physician skill. Competence, character, connection and culture are critical for effective influence and leadership. The theoretical framework, "The 4C's of Influence", integrates these four key dimensions of leadership and prioritises their longitudinal development, across the medical education learning continuum. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: Using a clinical case-based illustrative model approach, the authors provide a practical, theoretical framework to prepare physicians and medical learners to be engaging influencers and leaders in the health-care system. FINDINGS: As leadership requires foundational skills and knowledge, a leader must be competent to best exert positive influence. Character-based leadership stresses development of, and commitment to, values and principles, in the face of everyday situational pressures. If competence confers the ability to do the right thing, character is the will to do it consistently. Leaders must value and build relationships, fostering connection. Building coalitions with diverse networks ensures different perspectives are integrated and valued. Connected leadership describes leaders who are inspirational, authentic, devolve decision-making, are explorers and foster high levels of engagement. To create a thriving, learning environment, culture must bring everything together, or will become the greatest barrier. ORIGINALITY/VALUE: The framework is novel in applying concepts developed outside of medicine to the medical education context. The approach can be applied across the medical education continuum, building on existing frameworks which focus primarily on what competencies need to be taught. The 4C's is a comprehensive framework for practically teaching the leadership for health care today.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».