MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4321456797 · doi:10.35564/jmbe.2023.0008

BREAKING SELF-MISCONCEPTION DRIVEN EMOTIONAL LOOPS OF MBA STUDENTS TO HELP THEM BECOME RESPONSIBLE LEADERS

2023· article· en· W4321456797 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Business Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement Theory and Practice
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAction (physics)Class (philosophy)Social psychologyMaturity (psychological)CognitionTraitCognitive psychologyDevelopmental psychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,643

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle