Determinants of Faculty Retention: A Study of Engineering and Management Institutes in the State of Uttar Pradesh and NCR Delhi
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Quality education is absolutely essential for the overall development of the human resource base of a country. This requires imparting of appropriate knowledge, skills and values to the students. To achieve this faculty is the main source and instrument. In the present scenario where engineering and management institutes have increased manifold in last two decades, an imbalance between demand for qualified and trained faculty and its supply has emerged. In this situation, the recruitment and retention of talented faculty becomes crucial. However, due to demand exceeding the supply, heavy faculty turnovers is being observed in recent years. The present study examines the major factors on which the retention of faculty depends. To identify the factors on which faculty retention depends, the existing literature has been thoroughly examined and the important factors have been identified. Based on these factors, a questionnaire has been developed, whose reliability and validity has been tested. The developed questionnaire has been administered on management and engineering institutes operating in U.P. and N.C.R. Delhi. Exploratory Factor Analysis (EFC) technique has been used to identify the most significant factors affecting faculty retention. The results of the study could be used by management and engineering institutes to devise strategies for effective use of faculty and their retention.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle