Embracing Complexity to Foster Program Adaptation at a College in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The knowledge, skills, values, and confidence needed to practice dental hygiene safely, effectively, and ethically are evolving. Healthcare and the higher education landscapes are becoming increasingly complex. Despite the increased curricular competencies, emerging research about positive aspects of baccalaureate dental hygiene education, and out-of-province trends towards degree education, Bayview College continues to only offer a diploma credential that is specific to dental hygiene. Diverse views have polarized faculty on how to adapt the dental hygiene program so that it better meets professional, community, and societal needs. This Organizational Improvement Plan explores the organizational context at Bayview College and proposes a strategy to address the problem of practice, which is the lack of a shared vision about the evolution of its dental hygiene program. As a faculty member at the institution, I lay out the path to guide the change process. The plan’s overarching leadership framework, complexity leadership theory, combined with Stacey’s complexity theory, Olson and Eoyang’s conditions for self-organization, and the Plan-Do-Study-Act cycle reflect the changing environmental circumstances and complex adaptive systems that make up the Bayview College community. In addition, the selected strategy, an appreciative inquiry initiative, will foster stakeholder engagement, emergence, and creative problem solving as a means to address the identified problem of practice. I incorporate detailed plans for implementation, monitoring and evaluating, and communicating the need for change. I conclude with a path forward on how the vision can be actualized within the organization and set the foundation for future change.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,019 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».