Cultivating the next generation of healthcare leaders: reflections from an established healthcare leader
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dr Andrea Doria is Professor and Vice-Chair of Radiology (Clinical Practice Improvement) at the University of Toronto, Research Director, Senior Scientist and Imaging Lead of Personalised Child Health, The Hospital for Sick Children (SickKids), Toronto, Canada. Over the past few decades, Dr Doria has established a track record of healthcare leadership. Based on Dr Doria's extensive leadership experience, she believes it is essential for established healthcare leaders to be involved in cultivating emerging healthcare leaders. METHODS: An interview was conducted with Dr Doria to learn about key lessons she believes are essential for healthcare leaders to help develop the next generation. Dr Doria reflected on her leadership style and experiences, sharing what has worked to improve the effectiveness of her teams. RESULTS: Key messages were reflected upon, including practical ways for senior leaders to support the next generation; leadership insights gained from the pandemic; the importance of building diversity in teams and nurturing leaders from underrepresented minorities; challenges to be aware of for the future of healthcare leadership; finding inspiration from team members and essential traits for healthcare leaders. CONCLUSION: Through cultivating the next generation of healthcare leaders, established leaders can be involved in establishing a brighter future for healthcare. This article describes reflections and practical takeaways that can help established leaders support emerging leaders and build their leadership skills.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle