Transformative Leadership Journeys: Learning and Identity of University Leaders of Engaged Scholarship
Notice bibliographique
Résumé
University-community engagement (UCE) researchers have developed taxonomies, frameworks and practices for the field, but have not deeply considered issues of social, cultural, political, geographical and economic dimensions of theory and practice in institutions and their communities, including faculty, staff, and senior leadership. These dimensions may include institutional and personal history, such as religious affiliations; epistemology; forms of leadership; power structures; and social locations, among others. These cultural forms are reflected in institutional discourse, for example the narratives of engagement actors, and can be expressed in a variety of cultural artifacts including personal stories of praxis. Leading community engagement efforts is a transformative values-driven activity; we believe that transformative leadership is a process of continual, transformative learning, which is fundamentally a process of identity transformation. The narratives of six institutional leaders of community-engaged scholarship (CES) in higher education are examined for how their various scholarly and professional identities have developed through transformative learning processes), revealing themes of serendipity, moral coherence, values congruence, agentic change, moral courage, authenticity, relational practice and generativity that integrate these stories.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,016 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».