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Enregistrement W2994932335 · doi:10.37119/ojs2019.v25i2.433

Sustainable Leadership Supporting Educational Transformation

2019· article· en· W2994932335 sur OpenAlexaffvenue
Katherine Sanford, Tim Hopper, Kerry Robertson, Laura Lancaster, Vivian Collyer

Notice bibliographique

Revuein education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueChaos, Complexity, and Education
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEducational leadershipNarrativeSociologyPedagogyPublic relationsDistributed leadershipChristian ministryWork (physics)Political scienceEngineering ethicsShared leadershipEngineeringLeadership style

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The world, influenced by 21st century technologies and ecological challenges, has rapidly changed with more ability to “connect” locally and globally and more opportunities to learn from a range of sources. As a result, our learners and their needs have changed. With such rapid changes, conceptions of educational leadership need to reflect these changes utilizing the complexities of the role in society. As a group of educators who work in a School District, Ministry of Education and University teacher education programs, we ask how educational leaders in school districts and teacher education programs can design spaces that engage everyone, recognize everyone’s expertise and share responsibility for growth and development, and how in teacher education we can begin to move away from the hierarchical, industrialized model of management to one where everyone feels engaged, valued, and heard. In this paper, we draw on sustainable and distributed leadership ideas, termed by Wheatley (2010) as the “new sciences,” informed by tenets from complexity theory. Using a case study approach and narrative insights, this paper elucidates how an ongoing Professional Learning Network (PLN) called Link-to-Practice (L2P) offers an alternative conception of educational leadership. Keywords: case study; narrative, qualitative research, complexity theory

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,010
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0010,015
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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