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Enregistrement W1183236981 · doi:10.15760/etd.2454

Leadership and Decision-Making Skills of High Poverty Elementary School Principals in an Era of Reduced Resources

2000· report· en· W1183236981 sur OpenAlexaboutno aff
Kevin Spooner

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational and Psychological Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHaute école Spécialisée de Suisse Occidentale
Mots-clésPovertyPrincipal (computer security)PsychologyNarrativeMathematics educationEducational leadershipAffect (linguistics)Quarter (Canadian coin)PedagogyPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, a great deal of interest has been generated around the role of principal and its effectiveness, especially its impact on improving teacher instruction and student learning. Waters, Marzano, and McNulty (2003) concluded that one quarter of all "school effects" on achievement can be attributed to principals. While there is general agreement on the principal's importance and affect, do we understand how principals have adapted to changes in schools with reduced resources and increased learning needs of students? How have principals made decisions in an environment where resources have been reduced over time? Given the stories of retired principals from high poverty elementary schools, the purpose of this narrative inquiry is to understand how principals made sense of their experience when having to respond to decreasing resources and the need for increased student achievement. Participants in the study included retired principals from high poverty elementary schools who were employed during the time period extending from 2008 through 2014. Findings from the study make sense of the meanings elementary principals have constructed and attached to the phenomena of decision -making in times of financial reduction in order to help other principals who have been challenged by similar circumstances. Three categories of leadership styles and seven skill areas emerged in the study. Principals made use of these styles and skills in their responses to the crisis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,342 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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