Notice bibliographique
Résumé
Environmental leaders have a huge impact on critical environmental issues. We sought to learn about their values, leadership philosophies, and leadership-related challenges. We compared environmental leaders with leaders of other kinds of organizations, as well as comparing leaders of for-profit and nonprofit environmental organizations, using qualitative and quantitative research traditions. In this chapter, we explain why and how we chose multiple research methods, and discuss the approaches and findings to illustrate how an open-ended approach enhanced our findings. Rather than viewing various research methods as part of an incompatible qualitative–quantitative dichotomy, we approached them as complementary modes of investigation, resulting in a deeper understanding of the environmental leadership phenomenon. One of our challenges was determining how to analyze and integrate our data, since our method generated an unwieldy amount, and surfaced unexpected findings. An equally important facet of our research was the interpersonal. One rewarding aspect was the rapport and empathy we developed with our respondents, which resulted in findings that would be immediately useful to practitioners, not simply to theoreticians. Ultimately, the success of our research depended on our own relationship. The project proved to be far more than an intellectual exercise, but involved the interaction of our emotions and personal values, as well as the social climate in which we conducted the study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».