Medical Leadership of Emergency Management Systems in Canada: Key Attributes and Competencies
Notice bibliographique
Résumé
Background: In this 21st century of diverse regional, national and international threats and emergency events, this study explores the unique authentic transformational leadership challenges unique to emergency medical systems. These complex systems respond to a range of critical emergency events, including mass emergencies, disasters and catastrophes and call for medical leadership competencies. Methods: A qualitative research study based on grounded theory examines the phenomenology of emergency medical systems by deploying triangulation to isolate the particular theoretical underpinnings of authentic transformational leadership models relevant to this domain. Using a key informant approach and a semi-structured confidential questionnaire, the perspectives of 103 emergency leaders of diverse professional backgrounds on the challenges of emergency management systems are presented. The response rate was 83.5 percent from 81 organizations across Canada. Results: This study underscores the need for authentic transformational leadership and identifies leadership competencies in the domain of emergency medical systems. This qualitative study of diverse emergency system leaders is original in that it has not hitherto been done across Canada nor internationally. Conclusions: This study underscores the relevance of leadership principles in the extant literature and highlights those that are critical and unique to leaders of emergency medical systems. In so doing, underscores the need for authentic transformation leadership of an order and caliber yet to be fully potentiated to manage future emergency and crisis events in Canada and internationally.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».