Gender and sexually minoritized system educational leaders and the team-based development of equity policies: A framework
Notice bibliographique
Résumé
Inequities experienced by minoritized groups are one of the greatest challenges facing education systems today. Accordingly, system educational leaders are responsible for developing equity-related policies that have far-reaching impact on school systems, which situates these leaders at the forefront of delivering solutions that improve outcomes for minoritized students. Yet, because of extant oppressive structures that reinforce hegemonic power norms and exacerbate social inequities, educational leaders are often complicit in perpetuating inequities. This is complicated further by the fact that most of them are dominantly located (i.e., White, cisgender, male, heterosexual), which results in a limited frame of reference when making decisions that impact minoritized groups. It is salient, then, to seek more understanding about how equity-related policymaking takes place in the context of system educational leadership teams comprised of both dominantly located and minoritized leaders. More specifically, because contending with inequities experienced by gender and sexually minoritized (GSM) individuals is often viewed as a lower priority relative to other equity-deserving groups, focusing on policymaking through the frame of this specific minoritized group is particularly relevant. This article presents a conceptual framework that establishes coherence between the various facets of team-based, equity-related policymaking, which include team dynamics, the degree to which leaders adopt equity-oriented leadership practices, and the unique contexts in which the policy is crafted. Moreover, the framework highlights how these policymaking factors are influenced by a coalescence of the identities; lived experiences; and dispositions, beliefs, and assumptions of the dominantly located and GSM leaders involved in the policymaking process.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».