Factorial Composition of Counsellor Effectiveness Scale
Notice bibliographique
Résumé
The study developed a set of items that could measure counsellor effectiveness. It reduced the initial set of variablesrelated to counsellor effectiveness to such number of variables that are generally perceived as indicative ofcounsellor effectiveness and determined the factorial composition of the scale. in order to identify the major factorsthat underpin counsellor effectiveness with a view of developing an homogeneous items of counsellor effectivenessscale suitable for Nigeria Schools. The study design was exploratory using Principal Component Analysis (PCA)with interaction. The sample size consisted of 50 counsellors selected by convenience sampling from the populationof counsellors in 148 schools in Ondo State as at the time of the study. Alongside, an initial 800 counsellee who weresecondary school students were purposively selected from 12 secondary schools in six local government areas of thestate. The instrument used for this study was Questionnaire that measured counsellor effectiveness. This consisted ofan initial number of 51 items describing an effective counsellor in terms of personality characteristics, personalqualities, and performance indicators. These were derived from available description and characteristics ofcounsellor effectiveness in literatures. The responses were coded and analyzed using Principal Component Analysis.Items that failed to meet the baseline scores of eligibility into the final list were dropped. The final list consisted of35 items were subjected to Principal Component Analysis which provided the initial factor. These were rotated usingOrthogonal (Varimax) Method which yielded five underlying components of counsellor effectiveness. These wereidentified as expertness, sense of responsibility, pleasantness and integrity. The fifth factor could not beconceptualized from the regression weights and factor loadings of the items.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».