Supporting Reassigned Hospital Staff During the COVID-19 Pandemic in the Montreal Region: What Does it say About Leadership Styles?
Notice bibliographique
Résumé
Globally, the COVID-19 pandemic took a high toll on health human resources, especially in contexts where these resources were already fragile. In Quebec, to make up for the shortage of health human resources, and to contain the COVID-19 outbreaks in long-term care facilities, many hospital staff (including a majority of nurses) were sent to those facilities, with varying degrees of support. Building on the body of evidence linking leadership style and resilience, we conducted a qualitative comparative analysis of two hospitals in the Montreal Metropolitan Area, Quebec. We explored respondents' experience of psychosocial support tools provided to hospital staff reassigned to COVID-affected facilities. Data from 27 in-depth interviews with high- and mid-level managers, and front-line workers, was analyzed through the lens of leadership styles. Our findings highlighted how the design and implementation of support tools revealed major differences across the two hospitals' leadership styles (i.e., one hospital expressing leader-centered styles vs. the other expressing follower-centered leadership styles). The expression of these leadership styles was largely shaped by recent policies, notably a major political reform of 2015, which enforced more centralized decision-making. Our study offered additional empirical evidence that leadership styles fostering the recovery of health human resources may be a key indicator of successful response to crises.
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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 | 0,013 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».