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Enregistrement W4403772239 · doi:10.1111/joms.13156

An Inconvenient Truth: A Comprehensive Examination of the Added Value (or Lack Thereof) of Leadership Measures

2024· article· en· W4403772239 sur OpenAlexaff
Nathan Eva, Joshua L. Howard, Robert C. Liden, Alexandre J. S. Morin, Gary Schwarz

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)BusinessPsychologySocial psychologyLaw and economicsSociologyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The leadership literature encompasses a bewildering array of leadership styles, with most studies focussing on the nature and consequences of a single leadership style in isolation. This isolationist approach has led researchers to mostly ignore the similarities between supposedly different leadership styles, and few studies have examined these overlaps empirically. To understand the extent of this problem, we use bifactor exploratory structural equation modelling to examine whether 12 dominant leadership measures capture shared variance and whether any variance unique to a particular style is related to theoretically and empirically established covariates. Moreover, we explore what the shared variance of these leadership measures may represent. Across seven samples, five countries, multiple organizational contexts, and 4000 respondents, the 12 leadership measures shared significant amounts of variance and did not systematically capture unique leadership‐related variance. Further analyses indicated this shared variance mainly represented the affective quality of the leader–follower relationship. The results reveal an inconvenient truth for leadership researchers who wish to differentiate styles, as the styles have much more in common than differences. Contrasting with previous recommendations to refine styles, we argue that a taxonomic leadership behaviour categories approach to leadership research is the most parsimonious way forward.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,171 · 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'étudeObservationnel
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

Citations46
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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