Reframing failure: lessons from educational leaders facilitating multi-tiered systems of support
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper explores the failure experiences of educational leaders facilitating the implementation of multi-tiered systems of support (MTSS) for student mental health. By examining these leaders’ involvement within a professional learning network (PLN), this study highlights how failure can lead to iterative learning and improved school interventions. Design/methodology/approach The study employs a qualitative approach, using semi-structured interviews with 19 participants, including system leaders, school leaders and health professionals. Data were analyzed according to a inductive–deductive approach, drawing from the integrated Promoting Action on Research Implementation in Health Services framework and Edmondson’s Spectrum of Reasons for Failure. Findings Educational leaders encountered failure in two primary areas: process inadequacy and task challenge. Failures included fragmented implementation of mental health interventions, lack of coherent data infrastructure and challenges in providing consistent support across diverse contexts, particularly in rural areas. Failure experiences were linked to the complexity of facilitating multi-tiered interventions and navigating systemic constraints. Originality/value This study reframes failure as a potentially generative element in the facilitation of MTSS. It finds that PLNs can serve as a platform for educational leaders to collectively learn from failures. Educational leaders and policymakers could use the findings to inform the implementation and evaluation approaches used for MTSS. In particular, PLNs can be leveraged to foster collaboration and adaptive leadership practices, enabling leaders to develop more effective mental health interventions for students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,040 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».