Insight from extreme healthcare contexts: co-leadership’s stability paradox
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Despite its significant potential to bridge and integrate, co-leadership is known to be fragile - a graphic in an organigram that doesn't transmit reality or illustrate the paralysis of tensions. Moments of transition, including changes in co-leaders, render the arrangement particularly vulnerable. Yet, we know little about how to maintain the stability of co-leadership arrangements. This study aims to explore that shortcoming in the context of frequent co-leader transitions. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: Data was collected during a longitudinal qualitative study of co-leadership - the sharing of a leadership role by two individuals - in a military healthcare organization, where a context of frequent personnel rotations gives rise to almost yearly leadership transition events. An inductive analysis of 32 semistructured interviews with tactical-level co-leaders revealed three main factors contributing to the stability of this model, which has been in place for over 20 years. FINDINGS: In this case, the stability of co-leadership is rooted in three elements. First, similar structural arrangements and traditions are widely practiced and accepted within the field. Second, there is a common understanding that roles and relationships are negotiated on a temporary basis. Third, patterns of distancing contribute to maintaining the existing state. ORIGINALITY/VALUE: The ongoing replacement of leaders in an established co-leadership structure made for a unique and extreme case of instability, revealing the paradox of stability: in this case, the stability of the arrangement derives from the instability of its membership and from a shared view of its inner workings as a temporary modus operandi.
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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 | 0,014 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,039 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».