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Enregistrement W4413250644 · doi:10.3390/businesses5030032

The Importance and Application of a Coaching Leadership Style in Businesses

2025· article· en· W4413250644 sur OpenAlexaff
Mark Colgate

Notice bibliographique

RevueBusinesses · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingPsychologyLeadership styleEmployee engagementSoft skillsApplied psychologyPsychological resilienceLeadership developmentEmpirical researchKnowledge managementPublic relationsPolitical scienceSocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In today’s volatile business environment, command and control leadership is increasingly inadequate for sustaining engagement, innovation and resilience. This review synthesises peer-reviewed evidence on coaching leadership style (CLS) published between 2000 and 2025. A systematic search across four databases yielded eleven high-quality empirical studies and three meta-analyses. The findings indicate that CLS enhances employee motivation, facilitates skill development, promotes psychological safety and strengthens organisational adaptability, while concurrently advancing leaders’ effectiveness and emotional intelligence. Notably, recent trials demonstrate that both virtual and face-to-face coaching modalities produce comparable performance gains. This review also identifies contextual constraints—such as time intensity and crisis-driven situations—where CLS may be less advantageous. Practical recommendations are offered for embedding coaching behaviours into daily management routines, including phased roll outs, leader as coach training and metrics for monitoring engagement and innovation. Future research should prioritise longitudinal, cross-cultural studies that examine CLS efficacy in digitally transformed, post-pandemic workplaces. Collectively, the evidence positions coaching leadership not as an optional enhancement but as a strategic requirement for organisations seeking sustained competitive advantage.

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)0,000
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations5
Publié2025
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Résumé présentoui

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