Leadership transformationnel des directions d’école et communauté d’apprentissage professionnelle : une analyse
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cette étude consiste à présenter une analyse d’écrits scientifiques récents concernant le leadership transformationnel des directions d’école oeuvrant en communauté d’apprentissage professionnelle. Pour ce faire, l’article effectue un survol des différents styles de leadership dans le but d’offrir un cadre de référence intégrant la notion de leadership transformationnel au sein d’un réseau notionnel plus large. Puis, il définit la communauté d’apprentissage professionnelle en mettant en évidence ses caractéristiques. L’article croise ensuite la notion de leadership transformationnel avec celle de la communauté d’apprentissage professionnelle pour effectuer une analyse des plus récents écrits scientifiques portant sur le leadership transformationnel des directions d’école qui oeuvrent au sein des communautés d’apprentissage professionnelles. En conclusion, des pistes de recherche sont dégagées pour les chercheuses, les chercheurs et les directions d’école qui désirent mieux comprendre et exercer le leadership transformationnel au sein des communautés d’apprentissage professionnelles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".