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Enregistrement W2797667488 · doi:10.5267/j.msl.2018.4.001

Investigating the effect of empowerment aspects on the competence level and success of primary school principals

2018· article· en· W2797667488 sur OpenAlexvenueno aff
Hamidreza Rezazadeh Bahadoran, Mahsa Nazari

Notice bibliographique

RevueManagement Science Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Communication Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpowermentCompetence (human resources)PsychologyMathematics educationPedagogySocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to investigate the effect of empowerment aspects on the competence level and success of the primary school principals in Pakdasht city in Iran.This research is a descriptive-survey method and in terms purpose is practical.The statistical population of this study consisted of principals of the primary schools in Pakdasht city.The total number of primary school principals in this city is 135 people (75 male schools and 60 female schools).As data gathering tool, a researcher-made questionnaire was used.In order to analyze the validity of the questionnaire in this study, the Content Validation Method was used in which the questionnaires were first examined by the experts and the necessary corrections were made.The reliability of the questionnaire was evaluated using Cronbach's alpha coefficient.Research hypotheses were tested using structural equation modeling and AMOS software.The results show that competence and effectiveness aspects affect competence and success of principals of the Pakdasht elementary schools.Autonomy affects the competence level of elementary school principals in Pakdasht city but does not affect principals' success.Meaningfulness aspect did not affect principals' competency however it is effective on principals' success in Pakdasht elementary schools.Trust aspect was not effective on the Pakdasht elementary schools principals' competence and success.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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