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Enregistrement W6967897915 · doi:10.5281/zenodo.13736479

EDUCATIONAL LEADERSHIP CHANGE IN POLICY AND GOVERNANCE: A PANACEA FOR SCHOOL INITIATIVES IN NIGERIA

2024· article· en· W6967897915 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNexus (standard)Panacea (medicine)Educational leadershipCollaborative leadershipCorporate governanceNeuroleadershipStakeholderLeadership studiesProcess (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the Nigerian education system, organizational change is frequently misconstrued as being driven by individual or group preferences. This article aims to delve into various pieces of literature to explore how change leadership in policies and governance can be effectively implemented in schools to foster innovation. Employing a meta-framework design approach, the article thoroughly reviews change leadership domains. A synthesis of peer-reviewed journals is presented to elucidate the nexus between leadership philosophy, change, and innovations within Nigerian educational institutions. This examination is conducted through the dual lenses of process and content. The article argues that successful change leadership in school settings necessitates several key steps: identifying the need for change, engaging stakeholders to acknowledge this need, structuring the change process, fostering stakeholder commitment, implementing and sustaining change through robust planning and oversight, and nurturing individual and organizational capabilities to enable problem-solving and solution generation. Moreover, it challenges the notion that change is solely a top-down endeavour, asserting that leadership is predominantly a social practice or process rather than merely a charismatic display

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,239
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,160 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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