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Enregistrement W3034633545

Examining What Institutional Structures and Forms of Leadership Support the Growth and Development of Non-Academic Professional Staff in Universities

2020· dissertation· en· W3034633545 sur OpenAlexaboutno aff
Kerri Regan

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHuman Resource and Talent Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfessional developmentLeadership developmentManagementPolitical scienceEducational leadershipEngineering ethicsPedagogySociologyPublic relationsPsychologyEngineeringEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of career development pathways and support for the population of university employees who do not hold an academic appointment is lacking. Many departments across one eastern Ontario institution are coming to rely on non-academic professionals to help drive strategic objectives within their respective faculties. The goal of this study is to gain insight into the experiences of the career growth of this group in an effort to understand their career journeys. University environments have become more complex, there are higher expectations from stakeholder groups, and changes to funding models and international competition for the best students and faculty is continually on the rise. All of this change has resulted in increased performance pressure for not just the senior administration, but also for the professional staff who do not hold academic contracts but contribute in many areas to the institution’s success. An increase in postings for non-academic professional administrators to assume leadership roles in program management, strategic projects and many of the more functional areas of the university gives weight to the value that this particular population can bring to the environment. The challenge then becomes how can the institution best support the growth and development of this population, given that the human resource infrastructure currently in place in most higher education institutions has been structured around the support of academic faculty holding many of these leadership roles. Additionally, what changes are needed to meet the needs of this new generation of leaders? Reflecting on my experiences in navigating my own career path is the catalyst for this research project, but with a specific goal of flushing out both the consistencies and differences between staff members across one university in Eastern Ontario in terms of their growth and development.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,008
Communication savante0,0140,005
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,182 · 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'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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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