Holding onto the victory after the victory: Leadership lessons from the war in Ukraine for recovery and positive change
Notice bibliographique
Résumé
Case studies of countries at war are not typically part of the curriculum at business schools. However, such events have lots to offer in terms of leadership. Consider the following: Analysts estimated that the Russian Armed Forces would be capable of capturing Kyiv and removing the Ukrainian government within three days after the start of the full-scale invasion. However, more than three years into the war, Ukrainians have defied this prediction and continue to live through unimaginable hardship with exceptional fortitude. We highlight five main themes from the ongoing war and associated lessons for educational institutions, businesses, and leaders – resilience; fragmentation; grief; critical thinking; and vision – and make the point to never forget about the victory after the victory. Holding onto the victory will be crucial, not only to find a way forward but to keep despair at bay. Purpose, new perspective, and a sense of contributing to something larger can grow out of the need for wartime resilience. A new awareness of and commitment to gender equity can arise from fragmentation. Loss and grief can motivate societal change through post-traumatic growth. And the horrors of war can also serve as a wake-up call that leads to increased education and critical thinking. Such transformation is ongoing and can start now, even before the war is over.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».