A Lesson in Effective Communication: An Interview With Dr. Gary Latham
Notice bibliographique
Résumé
This interview-based article addresses the question of how management educators can increase their effectiveness in communicating with their students. A challenge for management educators who are looking to bring their teaching and impact to the next level is that there is a voluminous literature regarding effective communication best practices. The current article focuses on what management educators should prioritize to better engage their students, communicate with their students, and disseminate their work beyond academia. To help management educators determine which of the many effective communication practices should be focused on, the current article presents an interview with someone who is among the most influential scientist–practitioners in the field of management, Gary Latham. We advocate for management educators to set a specific, challenging goal for improving their teaching performance, and to also implement one or more of the following recommendations to communicate memorably when teaching management education students: (1) using everyday, layperson rather than scientific language; (2) emphasizing the value of behavioral science theory for practice; (3) explaining the danger of ignoring conditional variables; and (4) capturing and keeping students’ attention by presenting surprising findings.
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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 | 0,019 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».