Indicators of Sustainable Leadership for Secondary School Principals: Developing and Testing the Structural Relationship Model
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study included to study the appropriateness of indicators for selection in the developed model, to examine the fitness of the developed model, and to verify the factor loading value of major components, sub-components, and indicators, respectively. Sample included 2,359 secondary school principals under the jurisdiction of the Office of the Basic Education Commission. Collecting data using a set of rating scale questionnaires were derived from 860 randomly selected proportional random sampling. Data were analyzed by using statistical program and AMOS program. The findings were corresponded to the following hypotheses: (a) The 62 indicators were suitable for the criteria as average equal to or higher than 3.00 and distribution coefficients equal to or less than 20% which were selected in the model, (b) The developed models were fitted with empirical data according to the value of relative Chi-square (CMIN/DF), root mean square error of approximation (RMSEA), goodness-of-fit index (GFI) adjusted goodness-fit index (AGFI), comparative fit index (CFI), and normed fit index (NFI) in accordance with the criteria from first and second order of confirmative factor analysis, and (c) the major components had factor loading ranged from 1.00 to 1.28, which were higher than the criterion at 0.70. The minor components had factor loading between 0.83 and 1.28. The indicators had factor loading ranged from 0.88 to 1.16, which are higher than the criterion as 0.30, respectively.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».