Le leadership conscient au profit d’un engagement individuel et collectif bienveillant
Bibliographic record
Abstract
Les multiples changements, le rythme et les exigences liées au travail sont de grands défis actuels pour les gestionnaires et les employés de diverses organisations. Pour aider les gestionnaires à naviguer à travers les défis qu’ils doivent relever, le développement d’habiletés liées au leadership conscient est une voie prometteuse vers de nouvelles pratiques managériales [ 26] . La pleine conscience, traduction française de Mindfulness, signifie faire attention d’une manière particulière, délibérément, au moment présent et sans jugements de valeur [ 1,8] . À cet égard, le leader conscient est davantage ancré dans le moment présent et il crée un environnement et un climat de confiance par la qualité de présence et d’écoute, la capacité à prendre du recul et la justesse dans la prise de décision [ 2,10] . Ce type de leadership se développe en s’offrant des moments de recul et d’arrêt au cours desquels on apprivoise la tranquillité et le silence afin de pouvoir faire le vide et prendre une saine distance avec notre environnement [3] . Par conséquent, le gestionnaire est en mesure d’observer concrètement ce qui se passe, percevoir clairement les enjeux de l’instant présent pour avoir une perspective plus claire. De plus, ce leadership est bénéfique pour l’organisation, car il engendre un sentiment de sécurité et de confiance propice à un engagement individuel et collectif, de même qu’à une performance accrue [1] . On dira du leader conscient qu’il est un leader humaniste, bienveillant, qui use d’un leadership transformationnel, qui fait preuve d’authenticité et qui sait être au service de son équipe et de son organisation et qui soutient une performance durable [ 2,5,11] .
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".