The effect of talent management factors on teacher’s leadership at the secondary schools
Notice bibliographique
Résumé
Talent management is one of the roles in human resources management and there has been a long debate about talent management for years. This study aims to identify the relationship between talent management and teacher leadership development. In addition, the study also analyzes the talent management and teacher leadership levels. The data are analyzed using descriptive and inferential statistics. Statistical Package for the Social Sciences Software (SPSS) version 23 and Partial Least Squares Structural (Smart PLS) version 3 are also applied to analyze the data. The survey study involves 473 teachers in Malaysia residential school. The findings reveal that talent management and teacher leadership practices were at high levels. There is a significant positive relationship between talent management and teacher leadership development. The results of the study promote the role of talent management that can lead to positive changes in teacher leadership at schools. It is hoped that through this study various stakeholders such as schools, district education offices and the ministry of education of Malaysia will be able to assist in planning and organizing efforts in order to produce good leaders in future. It is hoped that through this study, various stakeholders such as school, district ed-ucation offices as well as the Ministry of Education will be able to assist in planning and organizing efforts to address the role of teacher leadership to produce highly talented future leaders at schools.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».