Climate Change Effects and Academic Staff Role Performance in Universities in Cross River State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is a scourge that is attracting wide-spreadapprehension in the world today. Its harsh effect is felton how people, plants and animals live. This surveydesigned study is geared towards assessing the climatechange effects on academic staff role performance inuniversities in Cross River State, Nigeria. Two hypotheseswere isolated to direct this investigation. 300 academicstaff from the two universities (150 each) constitutedthe sample drawn from academic staff population of1,137. Data for analysis were generated using ClimateChange Effects Questionnaire (CCEQ) and AcademicStaff Role Performance Survey (ASRPS). Populationt-test and Pearson Product Moment Correlation (r)statistical techniques were used for data analysis. Resultsdisclosed that climate change effects on academic staffrole performance in universities in Cross River Stateare significantly high. There is significant relationshipbetween climate change effects and academic staff roleperformance. It was concluded that virtually all theaspects of academic staff role performance are affected byclimate change effects. On the strength of these findings,recommendations were made. Key words: Academic staff; Climate change effects;Role performance; Universities
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».