Powerful public sector knowledge management: a school district example
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 Drawn from a recent research study of the Toronto District School Board, this paper aims to examine how the District employs knowledge management to initiate and improve early literacy instruction and achievement. Design/methodology/approach This study draws on Nonaka and Takeuchi's framework to explore how focusing on tacit‐to‐tacit knowledge‐sharing strategies influence early literacy‐based knowledge sharing within and across schools. Data collection involved the collection and analysis of documents used and designed by Early Years Listeracy Project (EYLP) staff members. The second phase engaged a cross‐section of 34 EYLP teachers, administrators and senior TDSB superintendents and EYLP management team members in individual semi‐structured interviews. Participants commented on their experience vis‐à‐vis the various knowledge management strategies used to support its implementation. Data from the interviews was codified, analyzed and summarized and summaries were shared with participants for comment. Findings The District has employed a comprehensive strategy designed to build instructional and leadership capacity via the use of in‐school knowledge activists and informal professional networks. This paper explores the impact of these strategies on school and district‐level teacher and leader learning and organizational culture. Originality/value The overall impact of these strategies for professional and organizational learning and the challenges associated with employing knowledge management within education and the broader public sector are presented.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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