Employee Voice Contexts and Teacher Retention in Remote Secondary Schools in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Retaining teachers in their work stations is influenced by many factors which are contextually explained. Teachers’ retention practices in Tanzania and most Sub-Saharan African (SSA) countries have been ineffective partly because of being monetary based. While ‘voicing’ is regarded as a more feasible strategy for retaining teachers in these countries, conditions which favour voicing over exiting a remote school particularly in the Tanzanian context have been not systematically mapped out. This article presents and discusses seven conditions, to include: empowering, listening and cooperative leadership; habitability; friendliness outside school environment; investment potentialities; a supportive and peaceful school working environment; life as a “challenge” mindset; as well as patriotism and profession commitment, which were found to favour voicing over exiting a remote school. The findings imply that there is a need to empower teachers to influence change and reforms that matter to them, increasing teachers sense of investment in schools they are posted and in the profession (social and financial capital), checking ‘who goes into the teaching profession and with what level of struggle’; improving school-level relationships including justice practices from leaders and management, positive co-workers exchanges; training teachers to become patriotic to the nation and be committed to the teaching profession; and the need to improve cooperation and understanding between schools and their surrounding communities.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».