Relationship between Personality Traits and Performance among School Principals
Notice bibliographique
Résumé
This research seeks to explore the relationship between personality traits and performance among school principals. The main objective of this research is to analyze the relationship between principals’ personality traits such as introversion, extroversion neuroticism and emotional stability between several performance dimensions. A descriptive correlation research method was employed a sample size of 50 principals and 176 teachers in elementary schools, middle schools and high schools were selected from the total population of principals and teachers in the academic year of 2008-2009 through the stratified sampling method. The Eysenck questionnaire used to assess principal's personality. Weiss K performance evolution questionnaire used to assess principals' performance. Reliability of the questionnaires determined 0.81 and 0.98 respectively. Data analyzed using Pearson correlation coefficient, multiple regression, one way- analysis of variance (ANOVA), and Tukey test. Results showed that there is a positive relationship between principal’s personality characteristics of introversion and extroversion and performance dimensions, and 35% of score variance in leadership, human relationships and organizational dimensions was explainable by extroversion and introversion scores. Also there is a negative relationship between neuroticism and emotional stability and performance dimensions, and 40% of scores variance in professional and educational dimensions was explainable by neuroticism and emotional stability of principals.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».