Notice bibliographique
Résumé
The aim of this interpretative study was to find out how higher education administrators thought about emotional competence and what emotional competence ideas and skills they thought were essential for success. Specifically, the aim of this study was to get a better understanding of how administrators in departments of higher education may use their emotional skills to their benefit in their professions. In-depth interviewing takes one step further by focusing in considerable detail on the life experiences and social behavior of selected individual respondents in qualitative research. An in-depth interview was conducted for this qualitative research with eight experienced heads of departments who shared their experiences for a number of reasons. In order to get meaning from the narratives, certain techniques and templates were used. Purposive sampling was used in the 2019-2020 academic year for eight heads of departments at a public university in Izmir, Turkey, with an emphasis on phenomena relevant to the topic and at least four years of administration experience in selecting criteria. The key insight from the study's findings is that participants interpreted emotional competence to entail the ability for university administrators to develop connections by generating trust in order to lead their department. Having an open mind, having an optimistic attitude, being respectful, being inclusive, listening actively were all regarded as key subthemes by higher education administrators. Longitudinal or mixed methods studies, as well as demographic variations in leaders' use of emotional competencies, might be explored in future research.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,007 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».