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Enregistrement W4385224469 · doi:10.5465/amproc.2023.11297symposium

Leadership and Well-Being: Putting Leaders’ and Followers’ Good Health Front and Center

2023· article· en· W4385224469 sur OpenAlexaffabout
Amelie V. Güntner, Ilke Inceoglu, Hannes Leroy, Svenja Sievers, Ryan Rex, Judith Volmer, Claudia Buengeler, Deanne N. Den Hartog, Diana Boer, Silja Bellingrath, S. J. Granger, Julie Weatherhead, Nick Turner, Pia V. Ingold, Anna Luca Heimann, Martin Kleinmann, Philipp Otto, Ann-Kristin Menhardt

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformational leadershipCoachingPsychologyWell-beingPerceptionConstructivePublic relationsSocial psychologyPolitical scienceComputer scienceProcess (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This symposium aims to provide different theoretical approaches and evidence-based insights that can be used to tackle the pressing need for sustainable and effective management of health and well-being in organizations. Specifically, given the crucial impact of leaders on organizations’ optimal functioning, four papers bring together diverse perspectives on the topic of leadership and well-being. First, Sievers, Buengeler, Den Hartog, Boer, and Bellingrath provide a comprehensive examination of the causal effects of constructive and destructive leadership on follower psychological and physical well-being using an innovative range of methodological approaches. Second, Rex, Granger, Weatherhead, and Turner put the spotlight on the mechanisms through which transformational leadership affects follower psychological well-being and their relative strengths using a two-study approach. Third, Güntner, Ingold, Heimann, and Kleinmann illuminate the crossover processes from leader well-being to follower well-being while focusing on leaders’ perceptual, cognitive skills across two studies. Fourth, Volmer, Otto, and Menhardt draw attention to coaching as a measure that can increase health-related work outcomes in leaders and test its effectiveness and moderating mechanisms in an experimental, longitudinal study. The insights gained from this symposium expand our understanding of the positive and negative impact of leadership on follower well-being and the mechanisms underlying this relationship. The papers also highlight the crucial role of leaders’ own well-being and ways to foster it. The discussant, Hannes Leroy, will synthesize these theoretical and empirical contributions, highlight avenues for future research directions, and lead an interactive discussion between presenters and the audience. Examining the Role of Constructive and Destructive Leadership in Follower Well-Being Author: Svenja Sievers; U. of Kiel, Germany Author: Claudia Buengeler; Kiel U. Author: Deanne N. Den Hartog; U. of Amsterdam Author: Diana Boer; U. of Koblenz-Landau Author: Silja Bellingrath; U. of Duisburg-Essen, Germany The Relative Strength of Five Pathways between Transformational Leadership and Employee Well-Being Author: Ryan Rex; U. of Calgary Author: Steve Granger; Concordia U., Montreal Author: Julie Weatherhead; U. of Calgary Author: Nick Turner; U. of Calgary Crossover from Leader Well-Being to Follower Well-Being: On the Role of Leader Situation Construal Author: Amelie Verena Güntner; U. of Zurich Author: Pia Ingold; U. of Copenhagen Author: Anna Luca Heimann; U. of Zurich Author: Martin Kleinmann; U. of Zurich Coaching Effectiveness in Promoting Leadership Health: Affective, Strategic, and Behavioral Changes Author: Judith Volmer; U. of Bamberg Author: Philipp Otto; U. of Bamberg, Germany Author: Ann-Kristin Menhardt; U. of Bamberg, Germany

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,258 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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