Characteristics of effective leadership networks: a replication and extension
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: 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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle