Strategic Transformation through Collaborative Innovation: Fostering Dynamic Capabilities at a Regional College Campus
Notice bibliographique
Résumé
This Dissertation-in-Practice (DiP) explores the transformative potential of collaborative innovation at Lakeside College’s Peninsula Campus, a rural-serving regional college campus in Ontario, Canada. Employing constructivist and systems thinking, this DiP examines the barriers to innovation and strategic adaptation at the Peninsula Campus. The findings highlight the challenges of systemic underfunding, bureaucratic inertia, underdeveloped dynamic innovation capabilities, and the critical role of leadership in dismantling these barriers. Analysis reveals that a culture valuing cocreation, open communication, shared leadership, and a strong ethical foundation that explicitly commits to community engagement enhances innovation. By enhancing dynamic capabilities, the campus can better sense emergent trends, seize on insights and intelligence, and transform opportunities into sustainable outcomes. This DiP integrates transformational, relational, complexity, and distributed leadership theories to propose a regional campus collaborative innovation model to transform the campus and bolster its role in regional socioeconomic development. The DiP details the implementation of the RCCIM change initiative, emphasizing a structured yet adaptable communication strategy to foster widespread buy-in and an inclusive monitoring and evaluation plan designed to track progress, assess impact, and iteratively refine approaches based on feedback. This DiP contributes to understanding strategic change at regional campuses within multicampus institutions, underscoring the need for leadership alignment with campus dynamics. I advocate for a distributed, participatory leadership model, emphasizing continuous learning, agility, and collaborative innovation for sustainable growth and community impact.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».