Am I making a difference? A scoping review of the consultant’s individual characteristics fostering organizational consulting effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The field of organizational consulting is often criticized for the lack of data supporting the practice and limited understanding of individual characteristics required for consultants to make a positive impact on organizations. The aims of this study were (1) to identify existing evidence on consultants’ knowledge, skills, abilities and other personal attributes (KSAO) related to organizational consulting effectiveness and (2) to lay the foundation of an empirically derived competency framework for effective consulting. Design/methodology/approach A scoping review of scientific peer-reviewed papers published between 1973 and 2023 and exploring attributes of the consultant related to consulting effectiveness was carried out among three academic databases and one consulting-specific journal. Content analysis was conducted in NVivo using an inductive/deductive approach. Findings In total, 32 single individual characteristics were extracted from 13 empirical papers and organized into 3 broad categories: (1) knowledge, (2) skills and abilities, and (3) other personal attributes. Results showed that skills and abilities have received the most attention from scholars, emphasizing the importance for consulting training programs to focus on the development of process-related and relational skills. Knowledge and personal attributes, including personality traits, were marked by a paucity of research. Originality/value The findings laid the foundation of a first data-based competency model for consulting effectiveness, useful for both researchers and practitioners. The current review identified gaps in the literature and highlighted opportunities for consolidating research in the field of organizational consulting.
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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 | 0,029 | 0,128 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».