Work Intensification and Other Factors and Forces That Heighten Emotions in School-Level Leaders' Work
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several factors and forces in school-level leaders' work can heighten emotions and incite emotionally charged situations. Challenges that heighten school-level leaders' emotions are related to systemic factors, people factors and personal factors. The extent to which each of these different factors influence the emotional experiences of school-level leaders, and whether that influence ends up being positive, negative or neutral, is contextual in nature. The systemic factors include encountering barriers when advocating for students, managing an intensified and expanding workload, working within disorienting policy contexts, and receiving a lack of support from their employer. Changes in school-level leaders' work and workload due to the COVID-19 pandemic that heightened emotions and emotional labour are also considered when discussing the systemic factors. People factors evident in the literature include workplace conflict, gendered power relations and crises and tragedies in the school community. The emotional labour inherent in school-level leadership comes to the forefront when considering the impact of these people factors on emotions at work because school-level leaders are tasked with making decisions that can have an immense impact on peoples' lives. Personal factors discussed in this chapter surround a school-level leader's individual emotional intelligence abilities and media attention directed towards them.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».