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Enregistrement W2340604655

Women in Educational Leadership:: conceptualizing gendered perceptions in Tanzanian schools

2014· article· en· W2340604655 sur OpenAlexaff
Ndenisa Mollel, Icarbord Tshabangu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEducational leadershipTanzaniaPerceptionNonprobability samplingPedagogyPublic relationsPolitical sciencePsychologySociologySocioeconomicsPopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Though evidence suggests that the proportion of women in management is increasing, doubts and prejudice regarding women’s leadership skills and ability still exist. The emergence of several initiatives in Tanzania such as the Women Education and Development (WED) organ in the early 1980s, whose main goal was to enhance gender equity in education have given rise to improved numbers of women in higher education and access to resources. However, such progress has not fully translated into future professional work settings, especially in areas such as educational leadership. The study examined existing perceptions on 20 women heads of schools in Tanzania and the effects this may have on their leadership. Twenty schools led by female principals were identified through purposive sampling and 6 teachers per school also participated. Two set of semi-structured questionnaire were administered, one targeting school principals and the other was for teachers. The evidence suggests that women leadership in schools faced opposition from paternalistic cultures as leadership was still seen in masculine terms. Perceptions still abound that women lack leadership skills. The study advanced a view that the valuing of diversity of leadership particularly gender inclusivity, was critical in educational organizations if a nation hoped to be successful in its developmental vision and goals.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,281
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,101 · 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'étudeQualitatif
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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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