Career Decision Regret as a Predictor: Do Teachers and Administrators Regret Due to Their Career Choice?
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to explore the relationship between career decision regret, job satisfaction and life satisfaction aswell as determining whether career decision regret significantly predicts job satisfaction and life satisfaction. Havinga descriptive research design, the research has employed relational survey model. The population of the researchholds a total of 7671 teachers and administrators who work at pre-school education institutions, primary, secondaryand high schools located within the central provinces of Kahramanmaraş. The research sample consists of 365participants who have been selected through a random sampling method. The research has deployed “CareerDecision Regret Scale”, “Job Satisfaction Scale” and “Satisfaction with Life Scale”. Independent groups t-test,one-way ANOVA test, Pearson correlation and regression analysis have been used during data analysis. Researchresults have revealed that teachers’ and school administrators’ career decision regret is at “a little” level; they haveexperienced a medium level of general, intrinsic and extrinsic satisfaction; they are at the level of “neither agree nordisagree" in terms of life satisfaction; there is a negative and medium level relation between career decision regretand life satisfaction and between career decision regret and job satisfaction; a significant, positive and medium levelrelation between job satisfaction and life satisfaction; career decision regret is a significant predictor of jobsatisfaction and life satisfaction; 25% of the total variance of job satisfaction and 22% of the total variance of lifesatisfaction level of teachers are explained by career decision regret.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».