The Relationship between Physical Conditions of School Buildings and Organizational Commitment According to Teachers’ Perceptions
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to determine the relationship between the physical conditions of school buildings andorganizational commitment according to the perceptions of teachers in public primary schools. The researchpopulation consists of 2450 teachers from 92 primary schools in the central district of Diyarbakır/Turkey in theacademic year of 2017-2018. The data collection instrument was applied to randomly selected 534 teachers from 27schools. “School Buildings Scale" developed by Çağlayan and Yılmaz (2011) and “Organizational CommitmentScale" developed by Meyer, Allen and Smith (1993), and adapted into Turkish by Dağlı, Elçiçek and Han (2017)were used in this study.Some important findings of the study are listed below: According to teachers' perceptions, the highest item that isassociated with the school buildings was found in the dimension of “General view (M=3,58; Quite adequate), theitem with the lowest level was found in the dimension of “Fields reserved for students” (M=2,44; insufficient). Themean of the whole scale was found as (M=2.99) “Partially adequate”. It was determined that the highest mean ofteachers' perceptions about organizational commitment (M=3.50; Agree) was in “affective commitment” dimensionand the lowest mean (M=2,94; Undecided) in the dimension of “normative commitment”. Teachers participated inthe total mean of the organizational commitment scale at the level of (M=3.19; Undecided). Generally, it was foundthat there was a moderate and positive relationship between the school building scale and organizational commitmentscale (r=,561, p <0.01). This shows that, as the physical conditions of the school buildings are improved, theorganizational commitment of the teachers is increased.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».