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Enregistrement W2915364044 · doi:10.1080/13603124.2018.1562103

Indigenous women in educational leadership: identifying supportive contexts in Mi’kmaw Kina’matnewey

2019· article· en· W2915364044 sur OpenAlexafffundabout
Ingrid M. Robinson, Robert E. White, Daniel B. Robinson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Leadership in Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMinistry of Economy, Trade and IndustrySt. Francis Xavier University
Mots-clésIndigenousSociologyPublic relationsPedagogyPsychologyEconomic growthPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is drawn from a larger qualitative case study that examined the leadership context and leadership approaches of five Mi’kmaw women school principals in Mi’kmaw Kina’matnewey (MK), an Aboriginal educational authority, located in Nova Scotia, Canada. This article aims to identify the contextual supports within MK that have enabled Mi’kmaw women educators to obtain and retain positions as principals. The use of a decolonizing methodology positioned the participants to work in partnership with the researcher during data collection and analysis. Data collection and analysis involved the use of one-on-one and sharing circle conversations with the principals. Findings suggest that the social, cultural, and organizational contexts where women lead have had a significant influence on their lives. More specifically, familial, collegial, community, and organizational supports have enabled these women to hold positions as principals and enabled Mi’kmaw cultural revitalization to occur within their school communities. Although the contexts within MK are not reproducible, aspects of the supports within these contexts can be employed by schools and school districts to support the hiring and retention of minoritized members of society in educational leadership.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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