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Enregistrement W2628916925 · doi:10.35608/ruraled.v38i1.231

Successful Leadership in Rural Schools: Cultivating Collaboration

2018· article· en· W2628916925 sur OpenAlexaffabout
Jane P. Preston, Kristopher E. R. Barnes

Notice bibliographique

RevueThe Rural Educator · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Public relationsEducational leadershipRural communityLeadershipPedagogyRural managementSociologyPolitical scienceRural areaLeadership styleRural developmentAgricultureSocioeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is a literature review of the professional competencies and personal qualities commonly associated with successful leadership in rural schools. Multiple definitions of the term rural are provided. A delimitation of this research is that findings reflect literature published from 2005–2015, positioning this document as a current analysis of rural leadership. A limitation of the article is that the research predominantly emanates from rural American, Canadian, and Australian settings, restricting a global application of results. The findings are represented via two overarching themes. Successful rural principals promote people focused relationships with staff, students, parents, and community members. Second, rural principals have the opportunity to be agents of change through balancing local and district policies and through enacting instructional leadership. At the root, both of these themes reveal the importance of rich collaboration with members of the school community. This research is pertinent to researchers, government leaders, policymakers, school leaders, teachers, parents, and community members interested in understanding and responding to the demands of rural schools.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations106
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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