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Enregistrement W7073584736

Short-term informal leadership learning : a critical realist case study

2020· other· en· W7073584736 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLancaster EPrints (Lancaster University) · 2020
Typeother
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse Scientific and Economic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestructuringInformal learningContext (archaeology)Leadership studiesOrganizational learningExperiential learningLeadership developmentAction learning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Uzochukwu Jude UDEDIBIA, B.Phil., MCE, Short-Term Informal Leadership Learning (STILL): A Critical Realist Case Study Research, submitted to Lancaster University Management School for the degree of Doctor of Philosophy (PhD) in Management Learning and Leadership, September 2019. This thesis focuses on the short-term informal learning from the restructuring experience of twenty four senior leaders from three Canadian healthcare organizations who led restructuring in their organizations. This study investigated the leaders’ learning through a critical realist case study research approach. It used Pawson and Tilley’s (1997) Context-Mechanisms-Outcomes (CMO) framework to analyze their learning by describing the context of the learning, inferring mechanisms that can plausibly explain their learning, and describing the learning outcomes that these inferred mechanisms produced. This research’s departure point is the ongoing issue and debate about how formal leadership learning only contributes marginally to leadership emergence and development. In practice, organizations are complaining that they are not seeing acceptable returns in the heavy investments they have made in leadership development programs. On their own side, leadership scholars, having noticed this contribution gap, are calling for more research that may potentially contribute more to leadership learning. Therefore it is valuable to focus research on other sources - as processes or models - that have the potential to contribute more to leadership development. One such area for investigation is understanding how leaders learn informally in the short-term given time pressures occasioned by fast-moving organizational change demands. While previous research identified that learning informally from the experience of activities that they are engaged with is a natural way for leaders to learn, focus on this had remained on the learning that occurs over a long period of time. As insufficient research attention has been given to this area of how short-term informal leadership learning can occur, this research undertook this research to contribute to knowledge in this underserved area of leadership development. This research found that leaders can learn in the short-term and that a model that involves the processes of attention grabbing, rapid reaction, and meaning making can explain how the learning occurs.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0150,010
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,103 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2020
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Résumé présentoui

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