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Enregistrement W4396920299 · doi:10.3389/fpsyg.2024.1352828

Exploring the role of Dynamic Presencing in a group coaching training context for fostering transformative leadership development in disruptive times

2024· article· en· W4396920299 sur OpenAlexaff
Cecile Gerwel Proches, Preeya Daya, Jessica Strayer, Cristy Leask, Ntokozo Mngadi, Christa de Lange, Olen Gunnlaugson

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesUniversity of Cape TownInyuvesi Yakwazulu-Natali
Mots-clésTransformative learningPsychologyCoachingTransformational leadershipContext (archaeology)Personal developmentPublic relationsSocial psychologyGrassrootsPolitical sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the growing array of challenges humanity has been experiencing since the global pandemic, knowledge workers at all levels of organizations are experiencing a noted increase in the volatility, uncertainty, complexity, and ambiguity (VUCA) conditions of their work and lives. This has brought about significant changes in ways of working and associated ways of being that have become more fragmented and virtual. Disruptive change continues to unfold on many levels of society, from the organizational to the individual level, with multiple and often unintended consequences. This article outlines how the body of work of Dynamic Presencing in a group coaching context facilitates responsive forms of personal development as well as a deeper transformation of one's leadership identity in the face of such change, which in turn serves as an approach that can be useful in navigating VUCA conditions that are becoming increasingly prevalent. The transformative process of Dynamic Presencing develops core inner leadership capabilities with a noted increase in the quality of internal and interpersonal forms of self-,presence-, and presencing-awareness. Overall, Dynamic Presencing serves as a critical enabler of presencing mastery, which instills deeper confidence and resourcefulness in working with the VUCA conditions of our global world by deepening our presencing process and refining our methods for inner leadership development in turbulent times.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,234
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,145 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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