The Role of Leadership Competencies in Supporting the Al Nahda University for Becoming a Learning Organization: A New Qualitative Framework of the DLOQ
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: The purpose of this study is to contribute to research on learning organizations in higher education institutions (HEIs), by researching the role of individual, group, and organization competencies and skills that support the (NUB) Al Nahda University in Egypt toward becoming a learning organization.Design/methodology/approach: Semi-structured interviews were conducted with eight executive academics and researchers in (NUB) Al Nahda University in Egypt. Questions emphasised leadership competencies, including those at individual, group, and organizational level, for utilising their skills in creating, sharing and transferring knowledge for modifying and changing their behaviour to achieve a learning organization.Findings: Leadership competencies emerged as a complementary component to the DLOQ framework and it was found that the Seven Characteristics (7Cs) proposed by Watkins and Marsick (2003) did not lead to being a learning organization, nor did being a learning organization lead to knowledge performance and financial performance by itself unless fully supported by leadership competencies, as was confirmed in the case of the Al-Nahda University operating in Egypt.Originality/value: There is still a lack of investigation and global response to the question of how leadership competencies can support learning inside higher education institutions. The outcomes of this research allow a better understanding of how leadership competencies can support the process of becoming a learning organization in HEIs, via a qualitative investigation of the DLOQ framework.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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