Notice bibliographique
Résumé
Deanship, the critical middle level of leadership in higher education, has been a relatively under-studied area in the Chinese context. Academic deans play significant roles in higher education, as they connect university leaders, administrative staff, faculty members, students, and the public. With the changing environment within and outside higher education, academic deans are encountering increasing role conflicts and challenges. Most of the literature discussing deanship has been concerned deans in Western societies such as the United States, the United Kingdom, Australia, and some countries in Europe. In China, deans’ leadership is situated in a different cultural and political discourse in higher education institutions, as they interact with academic, administrative, and political leadership. This study aims to investigate the status quo of the literature on deanship in Chinese universities, identify knowledge gaps, compare the Chinese literature with the existing literature in the West, and suggest future research directions. This article uses a narrative review method to examine the literature about deanship and to extract major themes in the field: roles and performance, challenges, effectiveness, and leadership development. Using these themes, it explores the literature on academic deans’ leadership in universities in China. The study found that the qualities necessary for deanship in Chinese universities emphasize deans’, communication competence, capacity to balance academic and administrative roles and ability to deal with faculty members and university leaders under the Communist Party’s leadership. Chinese academic deans have comparatively more constraints on their capacity to set goals and create vision in their faculties. They also face similar challenges to their counterparts in the West: role conflicts as scholars and academic managers, ambiguous expectations, and work stress. Suggestions and strategies for improving deans’ leadership at Chinese universities are also put forward.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».