Leaders in emergency: an analysis of leadership processes of long-term care facilities leaders during the COVID-19 pandemic in Norway
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to understand the leadership behaviours and processes emerging in healthcare leaders when facing a major crisis.In particular, the following research question guided the work: "how did long-term care facilities (LTCF) leaders manage the COVID-19 crisis?"Micro-level leaders working in nursing home facilities in Norway were chosen as the study subject, and their experiences in the first months of the COVID-19 pandemic as the time period of focus.LTCF facilities faced demanding challenges especially at the beginning of the pandemic, and leadership is especially important in disruptive situations, including at the micro-level.The COVID-19 pandemic was a unique event to be studied and rich of possible insights for future learning in the healthcare sector.14 leaders from Norwegian nursing homes participated in one-to-one interviews, which were coded and then analysed through framework analysis.Transformational leadership and sensemaking theories were used to analyse the findings.The focus was on ascertaining if transformational and sensemaking approaches emerged in the leaders in order to manage the COVID-19 crisis.Findings showed that leaders preferred transformational approaches, centred on personal influence, openness to communication and inputs, focus on the staff's individual needs and positive performance, rather than tradeoff-based approaches.Transformational leadership traits seemed to promote sensemaking approaches, aimed at building collective understanding and narratives around the new, unforeseen emergency.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».