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Enregistrement W4416007609 · doi:10.5465/amproc.2025.14498poster

Mapping a Decade of Authentic Leadership Research: A Structural Topic Modeling Approach

2025· article· en· W4416007609 sur OpenAlexaff
Nuša Fain, Enoh Samuel Akpan

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuthentic leadershipConstruct (python library)CLARITYLeadership studiesAdaptabilityTRACE (psycholinguistics)Leadership styleProcess (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Authentic leadership, characterized by self-awareness, relational transparency, and ethical behavior, has emerged as a vital construct in leadership studies, addressing the complexities of volatile business environments. However, conceptual overlap with other leadership styles and limited cross-cultural applicability pose challenges to its theoretical and practical advancement. This study employs Structural Topic Modeling (STM) to analyze 99 peer-reviewed articles published between 2013 and 2023, uncovering key thematic patterns and evolutionary trends in authentic leadership research. Our findings reveal 20 topics central to defining authentic leadership, emphasizing its core dimensions while identifying emerging elements such as emotional intelligence, adaptability, and resilience. Additionally, 15 topics trace the theoretical evolution of authentic leadership across three phases: definitional clarity (2013–2015), contextual expansion (2016–2019), and dynamic integration (2020–2023). These phases highlight its progression from a static construct to a relational and context-sensitive model, integrating cultural adaptability and ethical decision-making. This study advances the understanding of authentic leadership as a dynamic and relational process shaped by organizational and cultural contexts. By validating its foundational dimensions and identifying new components, it offers theoretical clarity and practical insights for navigating complex and diverse leadership challenges.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0140,021
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,335
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,096 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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