Knowledge influencers: leaders influencing knowledge creation and mobilization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to investigate the influence of leaders on knowledge creation and mobilization. Design/methodology/approach – This mixed methods study included three high-performing districts based on provincial assessment results and socio-economic factors. Interviews and questionnaires were used to gather data from 53 participants including: 11 principals, 11 teacher leaders, 26 teachers, and five system leaders. Findings – The findings of the study emphasized the importance of leaders supporting knowledge creation and mobilization processes through practices such as engaging school-based knowledge influencers and fostering cultures of trust and risk taking. The author defined knowledge influencers as leaders, formal or informal, who have access to knowledge creating groups at the local and system level. These leaders influenced knowledge mobilization at different levels of the district. Research limitations/implications – A research limitation of this study was present based on the sole use of high-performing districts and schools. Participation was determined via comparisons of provincial assessment results (Ontario, Canada) and socio-economic status (SES) factors. Although causal effects are cautioned, districts and schools from various SES communities (high, medium, low) were chosen to support broad generalizations and associations. Practical implications – This study provided pragmatic considerations and recommendations for system and school leaders, those charged with increasing student achievement (e.g. use of knowledge influencers and an expanded array of data use while creating knowledge). Originality/value – A knowledge creation model was developed by the author based on a synthesis of the findings. The model and study will be of interest to those wishing to further implement or study the creation and mobilization of knowledge within organizations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle