Educational leaders and school-based mental health: a social network analysis of knowledge brokerage
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the relational dynamics of knowledge brokerage among educational leaders in implementing multi-tiered systems of support (MTSS) for mental health promotion in schools. Recognizing the critical link between student mental health and academic achievement, schools are increasingly expected to provide comprehensive mental health supports. Utilizing social network analysis (SNA), this research explores the information-seeking behaviors of educational leaders within a public school system in British Columbia, Canada. By mapping the relational connections among school and district leaders, the study identifies how these leaders, as knowledge brokers, navigate and influence educational policies and practices related to MTSS. The findings reveal latent interaction patterns that can either facilitate or impede the flow of essential information, highlighting potential areas for strategic intervention. The analysis demonstrates the importance of leadership in fostering collaboration and ensuring the effective integration of mental health initiatives into school communities. Additionally, the study underscores the complex interactions through which knowledge is exchanged and mobilized, emphasizing the need for systems to enhance relational ties and promote collaborative leadership. This research contributes to the scholarship and practice of educational leadership by advancing the understanding of how social networks and knowledge brokerage can support the successful implementation of MTSS.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».