The Intellectual Evolution of Educational Leadership Research: A Combined Bibliometric and Thematic Analysis Using SciMAT
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to describe the century-long trajectory of educational leadership research (ELR), including changes over time in its main and subsidiary themes, as well as its most influential authors, papers, and journals. The study combines the bibliometric performance and science mapping analysis of 7282 articles retrieved from the Scopus and WoS databases. SciMAT software (version 1.1.04) was used to analyze changes over four sequential time periods and to exhibit the thematic evolution of the field—Period 1 (1907 to 2004), Period 2 (2005 to 2012), Period 3 (2013 to 2019), and Period 4 (2020–2023). Research during Period 1 focused on principals and included efforts to distinguish between their administrative functions and forms of ‘strong’ leadership contributing to school improvement. Period 2 included research aimed at understanding what strong principal leadership entailed, including the development and testing of more coherent models of such leadership. While instructional and transformational leadership models were prominent during Periods 1 and 2, Period 3 research invested heavily in conceptions of leadership distribution. Early research about ‘social justice leadership’ appeared during this period and eventually flourished during Period 4. While principals were an active focus through all Periods, the leadership of others gradually dominated ELR and accounted for the broader leadership theme found in all four periods. The results point to the evolutionary nature of ELR development, which eventually produced a relatively robust knowledge base. Experiences with the COVID-19 pandemic suggest that crises such as this might prompt more revolutionary orientations in the ELR field.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,082 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle