Personality Variables as Predictors of Leadership Role Performance Effectiveness of Administrators of Public Secondary Schools in Cross River State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The study sought to find out the predictive effect of self-concept, self-efficacy, self-esteem and locus of control on the instructional and motivational leadership roles performance effectiveness of administrators of public secondary schools in Cross River State of Nigeria. The relative contribution of each of the independent variables to the prediction was also investigated. The survey design was adopted for the study. The study sample consisted of 400 school administrators. Two hypotheses were formulated to guide the study. Two sets of instruments namely, Personality Factor Questionnaire (PFQ) and Administrator Leadership Roles Performance Questionnaire (ALRPQ) with reliability indices of 0.75 and 0.72 respectively, were used for data collection. The data collected were analyzed using stepwise multiple regression analysis. The results of the study revealed that self-efficacy, locus of control and self-concept contributed significantly to the prediction of administrators’ effectiveness in instructional leadership role performance while self-esteem did not. Also, self-concept, self-efficacy, and self-esteem relatively made significant contributions to the prediction of administrators’ effectiveness in motivational leadership role performance while locus of control did not. Based on these findings, it was recommended among other things that personality test should be used as a tool for appointment of school administrators.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».