Notice bibliographique
Résumé
The changing educational landscape has ushered in new expectations and initiatives in the learning communities that demand continued development, efficiency, and sustainability for flourishing and so, mid-career leadership matters. Educational leaders are challenged to adapt and navigate through the tide of internal and external forces to create the best positive outcome for learners, educational stakeholders, and the learning community. The aim of the chapter is to provide information on how mid-career leadership professional development can encourage leadership perspectives, principles, practices, and collaboration to support learning and promote sustainability in educational organizations. What follows in the chapter: perspectives of leadership that act as a segue into a discussion on transformative leadership, in general, and within the context of education; educational leadership as integral for growth, knowledge, and skills that enable mid-career leaders to operate effectively. Mid-career leadership professional development and training are designated to promote personal and professional growth. The narrative inquiry guided this study. With this approach, the author collected data, using structured interview questions, from educational leaders in Jamaica, Canada, and America on how mid-career leadership perspectives, principles, and practices could engage educational leaders in the strategic direction of educational organizations. The transformational leadership framework guided this chapter. A purposive sample of fifteen participants (educational leaders, professors/instructors, and senior administrators) was used in the study. The participants have at least 6 to 20 years of working experience. The findings revealed that mid-career leadership and transformational leadership in educational organizations are embedded with capacity, training and development, and growth.
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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 | 0,001 | 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 | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».