Influence of Gender, Spiritual Involvement/Belief and Emotional Stability on Prosocial Behavior among Some Nigerian Drivers
Notice bibliographique
Résumé
Past studies focus less on the relationships among emotional stability, spiritual involvement and belief and prosocial behavior, especially among Nigerian Drivers. Therefore, this study investigated the extent at which emotional stability (High and Low), spiritual involvement and belief (High and Low) and gender difference (Male and Female) influenced prosocial behavior among Drivers in Oyo State. A 2×2×2 ANOVA was adopted to study 200 (100 males and 100 female Drivers). Questionnaire was used to gather information and the ages of the respondents ranged between 20 and 56 years (mean = 36.38; SD = 9.722). Results of the 2x2x2 ANOVAemployed indicated that drivers who reported high spiritual involvement/belief were found to be high on prosocial behavior compared to those who are low [F (1,192) = 10.825, p < 0.01]. Also, emotional stability has a significant influence on prosocial behavior [F (1,192) = 4.431, p < 0.05]. However, gender had no significant effect on prosocial behavior among Drivers. There were no significant interaction effects between these variables and prosocial behaviour. It was recommended that in order to enhance prosocial behavior, the level of spiritual involvement and emotional stability among Drivers need to be increased. Besides, it was recommended that appropriate government agencies should be contacted in case of any emergency.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».