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Enregistrement W2134900729 · doi:10.55016/ojs/ajer.v60i2.55829

Examining the Relationships between Primary School Principals' Power Styles and Teachers' Professional Behaviors

2015· article· en· W2134900729 sur OpenAlexvenueno aff
Serkan Koşar, Ali̇ Çağatay Kılınç, Emre Er, Zeki Öğdem, Gökhan Savaş

Notice bibliographique

RevueAlberta Journal of Educational Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGazi Üniversitesi
Mots-clésPsychologyMathematics educationPower (physics)Primary (astronomy)PedagogyPrimary educationSchool teachers

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine the relationship between primary school principals’ power styles and teacher professionalism. A total of 264 teachers employed in 10 primary schools in Kastamonu, Turkey, participated in this study. Kosar’s (2008) “Power Styles Scale,”and the “Teacher Professionalism Scale”—originally developed by Tschannen-Moran, Parish, and DiPaola (2006), and adapted into Turkish by Cerit (2013)—were used to gather data. The mean, standard deviation, correlation, and regression analyses were calculated to evaluate the data. The results revealed that teacher professionalism was positively and significantly related to personality and reward power, while being negatively and significantly correlated with legitimate and coercive power. The findings also showed that the power styles of school principals significantly predicted teacher professionalism. The outcomes of the study are discussed with respect to improving teacher self-efficacy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,482
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,027 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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