Characteristics of effective leadership networks: a replication and extension
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Replicating and extending earlier research, this mixed-methods study inquired about the characteristics of effective school leadership networks and the contribution of such networks to the development of individual and collective leaders’ professional capacities.Design: The study used path analytic techniques with survey data provided by 283 school and district leaders to test a path model of effective network characteristics. Interview data were provided by 23 school leaders. Variables in the model included Network leadership, structure, health, connectivity, and outcomes.Findings: Results confirmed that the model was a very good fit with the data and, as a whole, explained 51% of the variation in network outcomes. Network leadership had the largest total effect on network outcomes, followed closely by the effects of Network Health and Network Connectivity. Interview data confirmed the nature of variables measured by the survey and added additional features for future research. Most results replicated the previous study.Research Limitation: The study was limited to leadership networks intentionally organised within districts, not networks organised by school leaders themselves or networks arising spontaneously by their members. Results cannot be generalised to other types of networks.Practical implication: In addition to a focus on single unit leadership development in districts, systematic initiatives should be designed to help prepare network leaders to foster the forms of collaboration that are so central to professional capacity development.Originality: Results of the study offer explicit guidance to network leaders about how to improve the contribution of network participation to their colleagues’ capacities; it is one of a very small number studies in educational contexts to provide such guidance.
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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 | 0,099 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».