Student Leadership in Volatile, Uncertain, Chaotic, and Ambiguous Business Environment: Experiment from the Complexity Leadership Theory
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Student leadership has become an increasingly critical issue over time. Despite the progress in some areas, the Volatile, Uncertain, Chaotic, and Ambiguous (VUCA) world still significantly hinders students' ability to lead in social, economic, and political spheres. Methods: An explanatory research design was employed in this study. Convenience sampling is used to select participants, and a self-administered questionnaire is utilized. The questionnaire has been modified to align with the study's objectives. Data collection is conducted using the Kobo Toolbox in the Kathmandu Valley, and data analysis is performed using SmartPLS 4.0, which applies both descriptive and inferential data analysis techniques. Findings: The findings indicate that most respondents are aware of and knowledgeable about VUCA. In the VUCA business environment, managing people and delegating work are considered significant challenges. The study identifies major solutions to address these issues, including providing hands-on experience learning opportunities and emphasizing the importance of soft skills. The research reveals that enabling, operational, and entrepreneurial leadership influence VUCA skills, benefiting researchers, future students, educational institutions, governments, and other business organizations. Conclusion: The findings highlight that most respondents are familiar with VUCA and recognize managing people and delegation as the key challenges. The study suggests that enhancing VUCA skills through hands-on experience, soft skills training, and effective leadership can benefit various stakeholders, including researchers, students, and organizations. Keywords: VUCA, Student leadership, Complexity Leadership Theory, SEM JEL Classification: C21, C83
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».