Factors affecting motivation of academic staff at nursing faculties
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aims to examine the factors that affecting motivation of academic staff at Faculties of Nursing at Assiut, Sohag and Quena Universities. Methods: A descriptive comparative design was used in the present study. Subjects of the study were all available academic staff who agreed to participate in the study (240). Tool of the study: A self-administered questionnaire was used for data collection it consisted of two parts: The first part included the personal characteristics of academic staff. The second part--Questionnaire of the factors that affecting motivation of academic staff which was adapted from Alam & Farid & Shaheen and colleagues contained 52 items.Results: The findings of the present study showed that the first factor positively motivate the academic staff to teach was self-confidence, followed by choice of teaching staff for their profession. While, the first factor negatively affecting the motivation of the academic staff to teach was anxiety in classroom, followed by examination stress and rewards.Conclusions: The factors positively motivate the academic staff to teach were self-confidence, choice of teaching staff for their profession, and relation of teachers with their colleagues. While, the factors negatively affecting the motivation of the academic staff to teach were anxiety in classroom, examination stress and rewards, socio-economic status of teaching staff, and administration polices. There were statistically significant differences and negative relation between socio-economic status, anxiety in classroom, and academic staff's years of experience while, there were statistically significant differences and positive relation between self-confidence, administrative policies and academic staff's years of experience. Recommendation: The academic staff must be acknowledged for their good performance and should be accompanied with improvement of their salary and academicians should not employ without a professional training by in-service training courses.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».