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Enregistrement W3039346209 · doi:10.5539/ies.v13n7p177

Investigation of Physical Education Teachers’ Altruism Features

2020· article· en· W3039346209 sur OpenAlexvenueno aff
Şıhmehmet Yiğit, Eyüp ACAR

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Leadership and Administration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAltruism (biology)PsychologyCronbach's alphaPhysical educationTurkishTest (biology)Scale (ratio)Confirmatory factor analysisSocial psychologyMathematics educationStructural equation modelingPsychometricsDevelopmental psychologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose of the research: it is aimed to examine whether the levels of altruism of Physical Education and sports teachers differ according to some variables. This research consists of a total of 126 teachers, 35 women and 91 men, who work as physical education and sports teachers at primary education secondary grade and secondary schools in Kütahya province. In the research, ‘Personal Information Form’ developed by the researcher and the 20-item Altruism scale, which consists of two factors and was formed by Ersanlı and Çabuker (2015) with the aim of developing a measurement tool that can measure the individual’s level of altruism and that is suitable for Turkish society and culture. In reliability validity analysis, Cronbach Alpha internal consistency coefficient was found as α=.76.The analysis related to the questionnaire form used in the research and the scale was done through the SPSS 22 program. Mann-Whitney U test and Kruskal Wallis test were conducted for more than two independent sample groups. As a result of the research; when the results were analyzed according to gender, age, place of duty, school type, year variables of teachers working as physical education and sports teachers, no significant difference was seen due to the high level of teachers’ altruism points.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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