Visualizing Inclusive Leadership: Using Arts-based Research to Develop an Aligned University Culture
Notice bibliographique
Résumé
Values of exclusive leadership characterize the administration of the neoliberal university, but are incongruous with values of inclusive leadership often enacted in the work of teaching, learning, and research. This article explores how an action research project to advance inclusive leadership at Royal Roads University adapted a visual data elicitation method and used metaphor analysis to reveal opportunities to align espoused, communicated, and enacted values. Images evoke metaphors (Mumby & Spitzack, 1983; Vakkayil, 2008) that enable researchers engaged in their own organizational development to elicit creative possibilities that are “covered up by the familiarity of everyday experience” (Koch & Deetz, 1981, p. 13). By eliciting desired qualities associated with inclusive leadership (Rayner, 2009), we have been able to make visible and model inclusive messages, structures, behaviours, strategies, and actions as the building blocks of a culture built on the value of inclusivity and collaboration, and the principles of diversity and interdependence. One key insight of the research is that arts-based action research effectively equips academic and administrative leaders to transcend deficit-based problem solving and the reductionism associated with neoliberal university management and to approach organizational development with the creative energy that arts-based research inspires.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,941 | 0,819 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,591 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,572 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».