Principals’ influence tactics and turnover: the role of readiness for change
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to investigate the influence tactics used by school principals and their effect on teachers’ readiness for change and their intention to leave their positions. The research explored how different types of influence tactics affect teachers’ stability and adaptability within educational settings. Design/methodology/approach The study used cross-sectional data from a sample of 251 teachers from the Québec region. Three primary hypotheses were examined: (1) a positive correlation between principals’ use of soft influence tactics and teachers’ readiness for change; (2) a negative correlation between principals’ use of hard influence tactics and teachers’ readiness for change and (3) a negative predictive relationship between teachers’ readiness for change and their turnover intention. Structural equation modeling (SEM) was employed to test the mediation model and its individual elements. Findings Results indicate that principals’ use of soft influence tactics significantly enhanced teachers’ readiness for change, whereas the use of hard influence tactics negatively affected it. Additionally, teachers with greater readiness for change showed a lower likelihood of intending to leave their positions. These findings illustrate the pivotal role of influence tactics in shaping teachers’ attitudes toward change and their retention. Originality/value The study provides novel insights into the dynamics of leadership at educational settings by showing how given influence tactics can promote or hinder teachers’ stability and readiness for change. The research suggests practical strategies for school leaders to foster a supportive and change-oriented environment, contributing to the literature on educational leadership and teacher retention.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».