Do self-organizing teams promote shared leadership and team performance in crisis management?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to examine how team structure (self-organizing vs functional) influences the emergence of shared leadership and its relationship with team performance in crisis management settings. Design/methodology/approach Forty-eight four-person teams completed a dynamic firefighting simulation (C3Fire) under either self-organizing or functionally assigned roles. Shared leadership was assessed via social network metrics (density and centralization) across four trials, alongside objective measures of team performance. Findings While both team structures exhibited shared leadership, self-organizing teams displayed lower leadership centralization and performed better overall. Leadership density did not predict team performance. Centralization decreased over time in self-organizing teams, which may reflect adaptive leadership emergence. Research limitations/implications The use of a simulated microworld may limit the generalizability of the findings to real-world settings. Future research should explore behavioral indicators of leadership emergence and examine professional teams in real-world crisis contexts. Practical implications Organizations should foster flexible team structures and support role negotiation to enable adaptive and decentralized leadership. Simulation-based training may enhance team responsiveness under crisis conditions. Originality/value This study provides empirical evidence on how structural conditions shape the emergence of shared leadership in dynamic, high-stakes environments. It distinguishes between leadership intensity and distribution, and supports adaptive leadership theory by highlighting the role of structural decentralization and temporal dynamics.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».