Anchoring Change: Using the Kotter Change Management Framework to Analyze & Facilitate Change in Academic Libraries
Notice bibliographique
Résumé
Changes in the higher education landscape are happening more rapidly than ever and require academic libraries to engage with users in new and different ways. Libraries participate in digital scholarship, lead textbook affordability and OER initiatives, create makerspaces, and more. These new and different expectations require library leaders, managers and employees at every level to facilitate change in a variety of situations that range in complexity and are almost always messy. Learn about trends across a collection of twenty change stories in academic library settings, including two- and four-year institutions in the United States and Canada. At the same time, explore Kotter’s (1996, 2012) Eight-Stage Process of Creating Major Change as outlined in his book, Leading Change. This will serve as the framework to examine changes that involve technology, strategic planning, culture shifts, reorganizations, and adapting to new roles. This session will utilize a case study approach to examine change at the programmatic level and organizational level. Whether you are a library administrator, a middle manager or an active participant in the daily work of a library, this session will provide a deep dive into a change framework to use before, during or after a change initiative at your institution.\nPresented at the ALAO Virtual Conference on October 29, 2020.
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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 | 0,014 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,032 |
| Communication savante | 0,021 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».