Building Racially Responsive Leadership
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The global Black Lives Matter protests in response to the killing of George Floyd ignited an immense response from Canadian higher educational institutions, who avowed to strengthen their commitment to addressing systemic anti-Black racism. Students and employees urged higher education leaders to acknowledge, redress, and correct the prevailing racial injustices impacting diverse Black communities. This call to action moved Canadian higher education leaders to examine gaps within leadership structures, practices, and policies through a lens of critical race theory (CRT) on how to confront emergent racial realities. Combatting these racial realities requires leaders to build racial literacy skills and develop equitable organizational strategies. This Organizational Improvement Plan (OIP) presents a possible solution that bolsters the capacity of higher education leaders in a metropolitan college in Canada to advance racial equity across leadership structures by making race salient in institutional goals, adopting anti-racist approaches, and building racially responsive behaviours towards realizing organizational equity outcomes. Racially responsive leadership (RRL; Harper, 2017) is a proactive leadership approach that authentically and with intentionality builds racially just environments to heighten institutional accountability, with a goal to improve the lives, experiences, and outcomes of diverse Black communities. This OIP incorporates principles of RRL and transformative leadership to realize deep change through creating new knowledge on equity leadership practices that develop multiple layers of accountability. Through building racial literacy among leaders, inspiring collective action to construct equitable leadership structures, this OIP is focused on how leaders can implement organizational equity outcomes to address the perils of systemic anti-Black racism.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 découle