Developing a Model for Promoting Professional Ethics of Faculty Members at the Islamic Azad University in the Dimension of Education
Notice bibliographique
Résumé
The current research aimed to develop a model for promoting professional ethics of faculty members of the Islamic Azad University. For this, the most important components and areas of professional ethics were identified; also, relationship between professional ethics and some demographic characteristics, including gender, age and educational major were addressed. To meet this goal, a sample of education practitioners, faculty members and doctoral students was selected via a purposive sampling method for the qualitative part of the research. Also, via studying documents and interviews conducted with the academic practitioners and doctoral students, professional ethics related components were identified, and accordingly, an inventory consisting of 81 items was prepared and was administered to 600 faculty members of Azad University. Factorial analysis results indicated that the individual area consisted of 4 components, which explained 78/53% of its variance in total; organizational area consisted of 3 components which explained 68/96% of its variance and one factor was obtained within the environmental area that explained 86/82% of its variance. Results of structural equations modeling suggested that the recommended conceptual model enjoyed some acceptable goodness of fit with data. Findings pertaining to the validation of the model, including five parts (philosophy and objectives, theoretical basics, perception framework, administrative stages and evaluation system) illustrated that the model enjoys good validity from the views of experts.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».