A Study On Occupational Stress Experienced By Lecturers Of The Higher Learning Institutions
Notice bibliographique
Résumé
This is a study on occupational stress experienced by lecturers of the higher learning institutions in the state of Perlis. It has five main objectives. The first objective is to determine the average level of job stress experienceld by lecturers of various higher learning institutions in the state of Perlis. The second objective is to determine the most common factors (stressors) that caused job stress of the lecturers. While the third objective is to determine whether there is a significant difference in term of the occupational stress level experienced by the type A behavior pattern and type B behavior pattern lecturers. Next, its’ fourth objective is to determine the association between personality type (type A or type B) among the lecturers and their occupational stress level. Last but not least, the fifth objective is to determine whether there are significant differences in term of the occupational stress levels experienced by different subgroups of the demographic factor, such as, age, gender, work experiences and marital status. The result of the findings of this study showed that; (a) generally, the lecturers of the higher learning in the state of Perlis were experiencing low level of occupational stress. (b) the most common factors that caused occupational stress among the lecturers were job overload, job nature and time management. While in term of the association, reward system (r = 0.663, p= 0.000) and relationship (r = 0.649, p = 0.000) seemed to show stronger correlations with occupational stress level. (c) there was a significant difference between the mean level of the TABP and TBBP resplondents of this study ( p value < 0.05). There was also a significant positive correlation between TABP respondents and the level of occupational stress (r = 0.197, p = 0.043). (d) it was also clear that there were no significant differences in the occupational stress levels among the different subgroups of the demographic variables such as sex, age groups, work experiences and marital status (p value > 0.05). Based on the research findings, it is recommended that organizations concerned should help the lecturers to achieve mental, emotion and physical preparedness to cope with 0s effectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».