Organizational Commitment and Job Satisfaction as Determinant of Primary School Teachers Turnover Intention
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the predictive power of organizational commitment and job satisfaction on primary school teacher’s turnover intention. Two hundred primary school teachers participants were selected from 20 primary schools out of one hundred primary school in ijebu north local government area of Ogun State through stratified and simple random sampling techniques the school were selected from two (2) constituencies in ijebu north local government area which are Ifelodun and Ijebu-Igbo. Seven (7) schools were selected from ifelodun and thirteen (13) public primary schools were randomly selected from ijebu. Ten (10) teachers (male and female) were randomly selected from each school making a total of two hundred (200). The selection of the schools was based on the population and the geographical territory of the consistency. Three instruments, Turnover Intention Scale, organization commitment scale and intrinsic motivation inventory were utilized in the study. Multiple regression (stepwise) and simple percentage were used for analysis. Findings showed that the two determinant variables (organizational commitment and intrinsic motivation) when taken together, determined the criterion variable (turnover intention). Finding also indicated that organization commitment was the most potent contributor to the prediction of turnover intention of primary school teachers. The implications of these findings for the government, policy makers and employers of labor, who are interested in effective functioning and retention of workers, were discussed.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».