Gender, Age and Teaching Experiences Differences in Decision-Making Behaviours of Members of Selected Kenyan Secondary School Disciplinary Panels
Notice bibliographique
Résumé
The study investigated gender, age and teaching experiences differences in decision- making behaviours of members of selected Kenyan secondary school disciplinary panels. Mixed Methods design was adopted for the study. Both quantitative and qualitative data were collected. Study sample comprised 78 participants drawn from ten secondary school disciplinary panels. Participants comprised 45 males and 33 females, clustered into four age groups of-29 years (n=21), 30-39 years (n=28), 40-49 years (n=14), and 50-59 years (n=15); and six teaching experience categories of 1-5 years (n=33), 6-10 years (n=14), 11-15 years (n=5), 16-20 years (n=6), 21-25 years (n=8), and 26-30 years (n=12).Data analysis results revealed gender, age and experience differences in decision-making behaviours of members of disciplinary panels who participated in the study. Male participants were found to tend towards risky decision-making behaviours while female participants tended towards cautious decision-making behaviours. Younger and less experienced participants were also found to be risky in their decision-making behaviours also tended panel members made risky pre-disciplinary hearing decision-making behaviours, while their older and more experienced counterparts were more cautious. Based on the findings of this study it is recommended that, in order to cater for the diverse nature of student behaviour problems and to effectively manage the same, consideration must be given to delicate balance of age, gender and experience in the composition of members of a school disciplinary panel.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».