An Investigation of Corporate Leaders’ Experiences in using Emotional Intelligence while Leading Teams in Onsite and Virtual Environments
Notice bibliographique
Résumé
The benefits of emotional intelligence (EI) in the workplace, particularly for those in leadership roles, are well documented and researched, yet there is ample evidence to suggest that EI can be challenging to develop. Furthermore, due to the Covid-19 pandemic, there has been a rise in the virtual work environment, requiring many employees to adapt. As such, the purpose of this qualitative study was to learn about the experiences of corporate leaders in understanding and using EI while they led teams in onsite and virtual environments and compared their experiences in these mediums. The experiences of these leaders provided key insights that are valuable to both EI scholars and practitioners. The five themes that emerged from the data analysis were as follows: a) the virtual environment presented greater challenges in using empathy, social skills and motivation, b) leaders believed EI was important, emphasizing empathy, c) leaders’ motivation to use EI was highly dependent on organizational culture and support from senior leaders, d) the virtual environment was an advantage for using self-regulation when compared to onsite and e) strategies used primarily focused on empathy and social skills. Detailed findings pertaining to each theme are provided along with discussions and implications. Recommendations are also provided for those interested in the advancement of EI within corporate organizations – for onsite, virtual and hybrid work environments.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».