The Type of Culture at a High Performance Schools and Low Performance School in the State of Kedah
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to identify the type of culture at a High Performance School (HPS) and Low Performance School (LPS) in the state of Kedah. The research instrument used to measure the type of organizational culture was adapted from Organizational Culture Assessment Instrument (Cameron & Quinn, 2006) based on Competing Values Framework Quinn and Rohrbaugh (1983) Model. Two HPSs and two LPSs representing 129 teachers were chosen as research samples. Research findings showed that the current dominant culture in both HPS and LPS is Hierarchy (M=36.76, M=30.63 & SD = 8.23, SD=7.83) consecutively. Both types of schools practice Market culture and the average scores for both types of schools are the same whereby HPS (M=25.7, SD=8.56) and LPS (M=25.94, SD=8.32). However, HPS practices less Clan culture (M=21.15, SD=8.74) compared to LPS (M=24.18, SD=6.97). The Clan culture is more prominent in LPS compared to HPS. Both types of schools practice Adhocracy less which are (M=17.75, SD=6.94) in HPS and (M=19.81, SD=6.78) in LPS respectively. The findings showed that teachers in both types of schools would like to have the Clan culture practiced in their schools with the same average scores, M=34.89, SD=8.22. HPS prefers the Market culture (M=26.01, SD=6.32) compared to LPS Market culture (M=23.01, SD=.22). However they accepted Adhocracy less in HPS (M=20.02, SD=8.31) and LPS (M=21.58, SD=7.89). Nevertheless, Hierarchy culture in HPS (M=19.32, SD=6.45) and in LPS (M=21.05, SD=6.68) are widely practiced. From the comparisons made, it can be concluded that both types of schools widely practice the Hierarchy and Market cultures in schools. The recommendations for further studies were also suggested.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».