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Enregistrement W4307961833 · doi:10.5430/jct.v11n8p122

The Depiction of Servant Teacher Leadership Attributes in Mass Media: A Characterization Analysis of the Protagonist in Rita TV Series

2022· article· en· W4307961833 sur OpenAlexvenueno aff
Olusiji Adebola Lasekan

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFilm in Education and Therapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepictionServant leadershipPsychologyCharacter (mathematics)DramaSocializationPedagogyServantSocial psychologyLeadership styleLiteratureArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Taking into account the critical role of teacher leadership in school development and the importance of fostering its training through image media, this study aims to identify the ten proposed attributes of Greenleaf servant leadership exemplified by the protagonist of a popular comedy-drama television show called Rita. Adopting the notion of characterization, a qualitative study approach was used to identify the proposed Greenleaf's ten traits of servant leader (SL) demonstrated by the main character by evaluating her interactions with students and their parents, co-teachers, the principal, and school policymakers. The findings revealed that the character is an effective servant teacher leader, as her personality portrayed all the ten qualities proposed in Greenleaf SL. This implies that preservice and in-service educators can utilize the show as a reflective tool for enhancing Servant Teacher Leadership (STL) competencies in the classroom. This study contributes to the growing body of knowledge about teacher representation on television shows and the implications for teacher leadership education. A future research direction is also presented.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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