Integration of Neuroleadership and Ottawa Model of Implementation Leadership (O-Mile) in Shaping Millennial Generation Leadership Development
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Millennials now constitute over half of the global workforce, creating pressing demands for leadership approaches that can adapt to rapidly changing organizational environments in the public, healthcare, and education sectors. This study aims to systematically review and integrate two complementary leadership frameworksNeuroleadership, which enhances cognitive–affective skills such as emotional regulation, empathy, and evidence-based decision-making, and the Ottawa Model of Implementation Leadership (O-MILe), which emphasizes task orientation, change management, and relational support to inform millennial leadership development. Using the PRISMA 2020 guidelines, comprehensive searches across Scopus, Web of Science, ProQuest, and SAGE databases identified 247 studies, with 20 meeting the inclusion criteria after quality appraisal using CASP and MMAT tools. Findings reveal that Neuroleadership is primarily applied in corporate contexts to improve self-regulation and strategic decision-making, whereas O-MILe is more prevalent in healthcare and educational settings to facilitate effective change implementation and team support. This review fills a gap in the literature by providing the first integrative analysis of these frameworks for developing adaptive, empathetic, and implementation-focused leadership in millennials. The implications for practice include designing leadership training modules, competency frameworks, and coaching programs that enhance both adaptability and implementation capacity. The integrative approach provides a cross-disciplinary foundation for preparing millennial leaders to address complex organizational challenges, aligning leadership development with the demands of Industry 5.0 and fostering evidence-based, empathetic, and resilient leadership.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle