Black Superintendent Leaders Navigating the Ontario Education System
Notice bibliographique
Résumé
AbstractThis qualitative research study answered the following question: What are some strategies and considerations that Black superintendent leaders use to navigate the Ontario education system? I investigated how Black superintendents define their own strengths, behaviours, and attitudes, as well as the strategies they used to navigate the educational system despite the barriers presented by racism and oppression. I draw on historical and current studies on Black leadership and interviews to provide a deeper understanding of the multifaceted work of Black superintendents as they navigate the Ontario education system. I interviewed nine Black superintendents with various experiences from district school boards in Ontario and highlighted common themes, leadership experiences, challenges, and opportunities. I learned from their experiences and identities, as well as where they live, work, and learn. They shared the strategies that they use to navigate the organization, their positionality, their relationships, and their job and assigned duties. Historical data has shown that where and how Black leaders live, eat, walk, and work has always been about navigating oppressive systems that create barriers for some while privileging others. Findings indicated that all the Black superintendents used strategies such as networking, mentorship, family, preparation, and community supports to navigate relationships, the education system, positionality, and their assigned jobs or roles. All Black superintendents talked about Black excellence and leaving a legacy for all students to succeed. They also talked about Black fatigue and the emotional toll that leading while being Black took on them. They also spoke with pride about how networking and sharing the strengths and opportunities in their community and affinity groups supported their leading and learning.
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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 | 0,004 | 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 | 0,028 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».