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Enregistrement W4296720486 · doi:10.22230/ijepl.2022v18n2a1249

Similarities and Differences in the Structure and Interpretation of Empowerment and Job Satisfaction between Minority and Majority Faculty Members

2022· article· en· W4296720486 sur OpenAlexvenueno aff
Jordan Lasker, Jon McNaughtan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Education Policy and Leadership · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpowermentDemographicsSociologyConstruct (python library)Meaning (existential)PsychologyHumanitiesSocial psychologyPolitical scienceDemographyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Faculty empowerment is a more important topic today than ever before, as faculty roles have become increasingly complex. Moreover, an increase in minority faculty has presented universities with the need to understand the complex interactions between demographics and empowerment to better promote employees’ well-being. Past research has found that racial majority and minority faculty perceive their experiences as faculty differently. In this study, we used an empowerment framework and structural equation modeling to investigate similarities and differences in workplace empowerment for a sample of 720 racial majority and minority faculty members. Empowerment was largely similar for majority and minority faculty members, but the construct of self-determination had different meanings for minority faculty members, and it was more strongly related to trust in their institutions and the personal consequences of their work. Moreover, minority faculty members’ beliefs about their capabilities, the specialness of their work, and their ability to make decisions about their work were more important for efficacy, meaning, and self-determination than they were for majority faculty members. Résumé De nos jours, l’autonomisation du corps professoral est un sujet plus important que jamais, dans un contexte où les rôles qu’il est appelé à jouer deviennent de plus en plus complexes. D’autre part, vu le nombre croissant d’enseignants issus de minorités, l’université a besoin de mieux comprendre les rapports complexes entre démographie et autonomisation afin de mieux assurer le bien-être de ses employés. Certaines études ont déjà observé que les majorités perçoivent leur vécu en milieu universitaire de manière différente que les minorités visibles. Dans l’étude actuelle, nous utilisons un cadre d’autonomisation et la modélisation d’équations structurelles afin d’enquêter sur les ressemblances et différences relatives à l’autonomisation au travail dans un échantillon de 720 universitaires de majorités et de minorités visibles. En gros, le niveau d’autonomisation est semblable pour les universitaires majoritaires et minoritaires, mais l’autodétermination a un sens différent pour les minoritaires, celle-ci étant étroitement liée à la confiance qu’ils ont dans leurs institutions et aux conséquences personnelles de leur travail. En outre, comparée à celle des majoritaires, l’attitude des universitaires minoritaires envers leurs propres capacités, le caractère unique de leur travail et leur liberté de prendre des décisions sur leur travail a un plus grand effet sur leur efficacité, le sens qu’ils prêtent à leur travail et leur autodétermination. Keywords / Mots clés : academia, critical race theory, empowerment, faculty, structural equation modeling / milieu universitaire, théorie critique de la race, autonomisation, corps professoral, modélisation d’équations structurelles

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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