Emotional Self-Efficacy among A Sample of Faculty Members and Its Relation to Gender (Male/Female), Experience, Qualification, and Specialization
Notice bibliographique
Résumé
The present study aimed to identify the level of emotional self-efficacy among a sample of faculty members who speak Arabic at the Abu Dhabi University. The study sample consisted of 99 faculty members Ph.D. and master’s holders from scientific, social and education and management and humanities disciplines in University branches: Abu Dhabi and AlAin. The Arabian version of the emotional self-efficacy scale standardized on the Emirati environment was applied which consists of 27 items distributed on four aspects: using and managing your own emotions, identifying and understanding your own emotions, dealing with emotions in others and perceiving emotions through facial expressions and body language.To detect the level of emotional self-efficacy the researcher calculated the arithmetic means, and deviations from the faculty member’s performance on the four scale aspects and the scale as a whole, the results showed a high level of emotional self-efficacy with faculty members who speak Arabic at the Abu Dhabi University. The study also found that there were no statistically significant differences at the level (0.05) or less between faculty members due to the variables gender (male/female), qualification, specialization, and years of experience. The researcher recommended the importance of academic community awareness of emotional self-efficacy and further studies on the subject of emotional self-efficacy in the light of other variables such as self-regulation and self-awareness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».