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Enregistrement W4411741674 · doi:10.1108/lodj-05-2025-0341

Vision, gender, and context: examining visioning styles in men and women leaders across three contexts

2025· article· en· W4411741674 sur OpenAlexaffabout
Megan M. Walsh, Danielle Prowse, Kara A. Arnold, Catherine Loughlin

Notice bibliographique

RevueLeadership & Organization Development Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Strategy and Culture
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)PsychologySocial psychologyGender studiesSociologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this study is to explore how men and women leaders describe vision as part of their leadership behavior across three contexts (military, private business, and government). Design/methodology/approach Data from semi-structured interviews conducted with 66 senior leaders across Canada were analyzed. Findings Both men and women leaders across contexts perceive vision to be important. However, vision was perceived to be least important in the government context. Some gender similarities and differences in visioning styles were also noted across contexts. Men and women in the military utilized a more directive visionary leadership style. In private business, men reported more directive approaches to vision than women, who were primarily participative. In government, men reported more participative approaches than women, who were primarily directive. Explanations for these findings are discussed. Originality/value This is the first study to qualitatively explore how men and women leaders perceive and describe their use of organizational vision across three different contexts.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeObservationnel
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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