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Enregistrement W4409448956 · doi:10.70315/uloap.ulirs.2025.0201004

Adaptability as a Core Leadership Competency: Navigating Change in the Modern Workforce

2025· article· en· W4409448956 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUniversal Library of Innovative Research and Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Learning and Leadership
Établissements canadiensEmployment and Social Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptabilityWorkforceCore (optical fiber)Core competencyBusinessKnowledge managementPolitical scienceManagementComputer scienceMarketingEconomicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In contemporary firms dealing with technology upheavals, evolving workplace arrangements, and global uncertainty, adaptive leadership has emerged as a crucial competence. In order to investigate how it affects employee retention, workplace innovation, and crisis management, this study synthesizes empirical data and theoretical models. Regression analysis, structural equation modeling, and case studies are used in the study to identify important mechanisms that help leaders develop resilience and strategic agility. These mechanisms include career adaptability, participative change management, and open communication. The findings show that in hybrid work environments, adaptive leadership boosts employee engagement, improves crisis response, and fortifies organizational learning. By combining several leadership contexts, this research provides a comparative viewpoint and offers insights into useful tactics for developing adaptation. In addition to offering future areas for study on long-term leadership adaptability in changing work environments, the findings highlight the necessity for businesses to incorporate this management style development into training programs. Leaders may more effectively manage difficult situations and promote long-term organizational success by being aware of these dynamics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,310
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,074 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
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