Pipelines, pools and reservoirs: building leadership capacity for sustained improvement
Notice bibliographique
Résumé
Purpose A crucial aspect of a school's capacity to promote and sustain change and improvement in student learning is the depth, breadth and endurance of both its formal and informal leadership. Shortages of willing leaders, however, have forced governments around the world to expend a considerable amount of time, effort, and money to fill up the leadership “pipeline” with qualified candidates for leadership positions. This paper aims to address these issues. Design/methodology/approach This paper uses the examples of school districts in Ontario, Canada, in England and in the eastern United States to look beyond the common practice of merely filling up “pipelines” with credentialed leaders to an examination of the development of leadership “pools” and “reservoirs” of leadership capacity through distributed forms of leadership. Findings It is found that there has been a subtle but important shift in thinking over the past few years. Where once money spent on leadership recruitment and development was considered a cost, it is now viewed as an investment and as a result some school authorities have shifted focus from “replacement planning” in which specific people are identified to fill certain jobs, to a “succession management” approach which involves building an organization's leadership capacity by identifying, recruiting, and developing a “pool” of high‐potential individuals for both current and future roles. Originality/value The paper shows that developing this pool depends in large measure on the “reservoir” of leadership capacity in an organization and perhaps most importantly, the willingness of potential leaders to come forward.
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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 | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».