Examining What Institutional Structures and Forms of Leadership Support the Growth and Development of Non-Academic Professional Staff in Universities
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».