Sustainable school capacity building – one step back, two steps forward?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to serve as an introduction to and overview of this special issue of theJournal of Educational Administrationentitled “Building organisational capacity in school education”. The co‐editors have solicited contributions from authors in Wales, Australia, Canada, the USA, England, Hong Kong and New Zealand. Design/methodology/approach The paper reviews past and contemporary approaches to the issue of capacity building in education and in particular, sustainable capacity building. As well as reviewing key researchers and writers in this field, including their own work, the authors foreshadow and synthesise the other seven papers that make up this special issue. Findings The paper contends that building capacity in schools and schooling, while no means easy, can be both understood and accomplished. However, caution needs to be exercised because hard‐fought gains in capacity building and sustainability can be quickly eroded under the influence of poor leadership or extraneous changes. Practical implications The paper serves as a framework both for the seven papers that follow and more generally for understanding and conceptualising sustainable school capacity building. Originality/value The paper performs the function of framing current debates and pressures around sustainable school capacity‐building in an international theoretical and practical context.
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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 | 0,015 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,025 |
| Communication savante | 0,017 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».