MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408363697 · doi:10.53894/ijirss.v8i2.5286

Time management for leaders and impact on productivity: A review study

2025· review· en· W4408363697 sur OpenAlexaff
Rajesh Ranjan, Rashmi Singh, Jaswinder Kumar, Saumya Tripathi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Innovative Research and Scientific Studies · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensSt. Clair College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityDelegationCreativityTime managementCriticismMiddle managementProcess (computing)Action (physics)Knowledge managementPublic relationsBusinessProcess managementPsychologySociologyComputer sciencePolitical scienceManagementEconomicsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increased productivity, action, and results are oriented towards the objectives of the organization and rely heavily on effective time management, which is among the critical attributes of a leader. This article argues that time management should be treated as a key skill among leaders, with a focus on the need for reserving time for what matters, effective delegation, and resolution of overstrain. This article addresses multiple streams that present the phenomenon of time management as a problem of leadership, productivity, and emotional intelligence in a remote and hybrid era. How time management is perceived in different cultures and time management in a globalized world are examined as well. Additionally, this study illustrates a positive relationship between efficient time organization and the performance of the organization, including creativity and motivation among employees. With the criticism of the literature already available, the possibilities for the practical application of such strategies as planning a management process and consideration of the trends are presented in a more general way. This study emphasizes the changing landscape of leadership output while shedding light on how time management skills can be aligned with today’s organizations.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,241
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Innovative Research and Scientific StudiesMême sujetJob Satisfaction and Organizational BehaviorTravaux en français237 207