How Mindfulness-Trained Leaders Drive Compassion in Organizations
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we explore the role of mindfulness interventions in developing self- and other-oriented compassion among leaders within organizational settings. We draw on a longitudinal study of 62 organizational leaders who participated in an eight-week mindfulness training to examine how mindfulness contributes to the cultivation of a compassionate mindset and leadership practices. The data for analysis, collected at four time-points, comprises pre-intervention assessments and post-intervention interviews (in total 159 interviews), including six- and twelve-month follow-ups. We find mechanisms underpinning co-active compassion, such as interconnectedness, perspective-taking, and mutual support, which manifest at the collective level. Co-active compassion reveals a reciprocal interplay between self-care and the care for others, enhancing both individual and collective compassionate competencies in leadership. This study contributes significantly to both mindfulness and compassion in leadership literatures by showing that mindful self-compassion in leadership is a dynamic, interpersonal phenomenon, crucial for leaders who aim to effectively balance self-care with their responsibility towards others. We also extend current understanding of compassion in leadership by providing empirical evidence of the role of mindfulness in fostering both self- and other-oriented compassion. We discuss theoretical and practical insights for developing compassionate leadership competencies in the face of modern organizational challenges.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».