MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2970101135 · doi:10.5430/jct.v8n3p160

School and District Leaders Talk about Teacher Attrition

2019· article· en· W2970101135 sur OpenAlexvenueno aff
Rinat Arviv Elyashiv

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Professional Development and Motivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttritionPoint (geometry)Dimension (graph theory)PsychologyQualitative researchSchool districtPedagogyMathematics educationMedical educationSociologyMedicineSocial scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teacher attrition has become a challenge in many educational systems worldwide. Many studies have focused onteachers' perspectives, while attempting to identify the factors that motivated teachers' decision to leave theprofession. The present study aimed to explore teacher attrition from the point of view of school leaders - principalsand inspectors. Using qualitative and quantitative methods, the results indicate that school and district leadersperceived teacher attrition via two-dimensional structure, including explicit and implicit dimensions. The explicitdimension refers to the act of leaving. The participants indicated that the main reasons that motivate teachers'decision to leave the profession are related to the stressful working environment and poor job conditions. Theimplicit dimension presents a hidden attrition. Based on cost-benefit theory the study highlights the complexstructure of teacher attrition.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeQualitatif
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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Curriculum and TeachingMême sujetTeacher Professional Development and MotivationTravaux en français237 207