The Relationship Between School Administrators’ Happiness Levels and Their Self-Efficacy Levels
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this present research is to specify the interrelation between the happiness and self-efficacy levels of the school administrators. This study is a descriptive survey model, and its population consists of the school principals and deputy principals in Amasya Province which are the subsidiaries of the Ministry of National Education. The Correlation coefficient was calculated and the methods of One-Way ANOVA, t-test, and Kruskal-Wallis H tests were used for the sub-problems. Once the findings of the research were analysed, a positive and mid-level significant interrelation was discovered between the happiness and the self-efficacy levels of the administrators about school administration. The results of the analysis suggest that happiness and self-efficacy levels of the school administrators according to their perceptions can be observed as “fine”. Furthermore, their perceptions about happiness and self-efficacy levels differ according to the length of service groups they belong to. This is evident from the finding that the group of 1-5 years of service has highest score of happiness level, and the experience groups of 6-10, 16-20, 21 and above, and 11-15 years follow them respectively. The highest score of self-efficacy level, at the same time, is owned by the ones who have 21 years of service and above, and the experience groups of 16-20, 6-10, 11-15, and 1-5 years follow them respectively. The self-efficacy levels also show significant difference regarding the variable of age.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».