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Enregistrement W4366827974 · doi:10.5539/jms.v13n1p151

A Path Analysis of the Antecedents, Business Sustainability Practices and Outcomes of Private Schools in the Philippines

2023· article· en· W4366827974 sur OpenAlexvenueno aff
Maria Carmen L. Vidal, Filomena M. Mendoza

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Sustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCyberloafing and Workplace Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityPrivate sectorBusinessEconomic growthSocial sustainabilitySustainability organizationsHigher educationMarketingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to the Organization for Economic Cooperation and Development, early childhood education results in long-term social and economic benefits; thus, governments must ensure that elementary and secondary schools can survive disruptions in the business environment as the education sector should not be compromised especially in a developing country. In a world characterized by drastic and disastrous changes, a resilient and sustainable education sector must always be ensured. Adopting sustainability initiatives appears to be the key to survival in response to the negative effects of various external factors affecting the world. The purpose of this study is to examine the causes and consequences of business sustainability practices in private elementary and secondary schools in the Philippines. The findings revealed that regulatory policies, science and environment, and customer demand are vital predictors for private schools’ sustainability practices, with significant impact on their outcomes. Although the relationships between antecedents, sustainability practices, and outcomes were positive, they were moderate and weak respectively. The study further showed that the private schools’ sustainability practices have a significant mediating effect between the antecedents and outcomes of the private schools’ sustainability.

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)0,006
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,327 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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