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Enregistrement W3045414593 · doi:10.1177/1478210320940134

Institutional complexity and multiple accountability tensions: A conceptual framework for analyzing school leaders’ interpretation of competing demands

2020· article· en· W3045414593 sur OpenAlexaff
Éliane Dulude, Peter Milley

Notice bibliographique

RevuePolicy Futures in Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Improvement
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityInterpretation (philosophy)Face (sociological concept)Conceptual frameworkSociologyPublic relationsPolitical scienceLawSocial scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While many studies on external accountability forms have illustrated the impact on the prevailing conceptions and values about the nature of school organizations, still little is known about the active role of school leaders as sense-makers who deal with conflicting accountability demands. We argue that while multiple external accountability forms driven by policies often manifest in apparently conflicting ways in school organizations, recent findings suggest that some school leaders have come to understand and adapt strategically and reconcile these logics in practice over time. In this article, we seek to highlight the institutional complexity that school leaders face when attempting to make sense of, interpret reconcile and/or counterbalance competing accountability demands from multiple and incompatible logics while considering their schools’ needs and conditions. We develop a conceptual framework that unpacks the intersection of the institutional complexity triggered by multiple institutional logics and school leaders’ sense-making about reform. This framework could illuminate how and why the multiple logics in the institutional environment shape and are being shaped by school leaders’ sense-making in the complex policy implementation processes that lead to different policy outcomes.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,005
Études des sciences et des technologies0,0090,071
Communication savante0,0190,026
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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