Notice bibliographique
Résumé
Educational administration is a rich domain of scholarship and practice, but one subject rarely discussed is its dark side. This study explored the question: What types of maladministration occur in schooling systems? The goal was to develop findings to inform existing prevention strategies. Focused on the Canadian context, data sources included 64 reports from disciplinary hearings of administrators in the Provinces of Ontario and British Columbia, complemented with other publicly available sources such as news stories. Findings indicated only a small minority of populations of administrators were subjected to disciplinary investigations and sanctions, but the targeted misconduct was often severe. Analysis revealed eight dimensions of maladministration, with sexual misconduct against students and financial transgressions being the most frequent. Academic dishonesty in the context of standardized testing and gendered patterns of maladministration also stood out. A typology emerged that highlighted the main forms of misconduct and negative leader behaviours against which schooling communities should bolster defences. When populated with data on the frequencies of acts of maladministration, the typology can help schooling communities to establish prevention priorities. The data in this study supports making the issues of sexual misconduct and the duty to report sexual abuse central to any planned interventions in the leadership system.
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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 | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,016 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».