BREAKING SELF-MISCONCEPTION DRIVEN EMOTIONAL LOOPS OF MBA STUDENTS TO HELP THEM BECOME RESPONSIBLE LEADERS
Notice bibliographique
Résumé
Responsible leadership training requires development of individuals who are both knowledgeable and emotionally mature so that they can overcome personal biases to make honest and ethical decisions that have a positive social impact within and outside the organization. Current MBA class exercises use a few trait-based surveys and basic techniques to manage one’s emotions along with leadership definitions that can be misinterpreted by students to be devoid of liable behaviors. Consequently, the problem of self-misconception persists with no change in students’ reasoning about the core problem that is causing their emotionally charged decision. Hence, most students fail to sustain their emotional management processes. To address this need to recognize and correct one’s self-misconceptions to uphold emotional maturity, our specific course of action is to address it holistically based on a preexisting Upanishadic model. The primary contribution of this paper is to bring to the forefront a practical, and useable model that can provide clear steps to refine one’s habitual orientations caused by self-misconceptions. We present the causal mechanism underlying the cognitive-emotional mechanisms wherein the core constructs are Knowing, Active and Inert qualities along six behavior influencing areas which elicit three distinct groups of emotions resulting in consequent decisions. Using a short case scenario-based exercise, we put forth steps students can take to develop responsible leadership qualities. Implications in the form of less stressful and happier workplaces are briefly discussed. A new definition of leadership is presented that helps one distinguish true leadership from notorious ones. The model and the accompanying steps help MBA students develop into fair, thoughtful, knowledgeable, compassionate, and truthful leaders, who work for the benefit of the entire society.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».