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Enregistrement W2943781363

Higher Education Leaders Response to Crises

2018· article· en· W2943781363 sur OpenAlexaffabout
Glory Ovie

Notice bibliographique

Revue2019 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLeadership, Courage, and Heroism Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural disasterHarmPublic relationsPolitical scienceNarrativeFlood mythHistoryGeographyLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crises occur when core values or vital systems of a community come under threat such as safety and security, welfare and health, integrity, and fairness ( Boin, McConnell, & ???t Hart, 2010). Over the past few years there has been an increase in crises globally from natural disasters to man-made situations such as flood, hurricanes, fires and school shootings. Higher education institutions are not exempt nor immune from these crises. Leaders in higher education will need to become crises leaders, develop competencies to effectively manage, determine risk, get people out of harm???s way, and provide some form of safety and normalcy. This narrative inquiry explored how leaders in an Alberta university responded to man-made and natural crises. Data sources for this study were semi-structured interviews, researcher field texts and documents. The findings, insights, and experiences from this study will be useful in advancing the knowledge base in the field of crisis leadership and response to man-made and natural disasters in higher education. As well as provide a learning tool for current and future educational leaders as they better understand situations that they can prepare for but can never truly predict.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil0,896

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,246 · 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.

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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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