Am I making a difference? A scoping review of the consultant’s individual characteristics fostering organizational consulting effectiveness
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
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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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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