The Reliability of Spiritual Intelligence Self-Report Inventory Instrument among Brunei’s Teachers
Notice bibliographique
Résumé
Spiritual intelligence (SQ) promotes better health behavior and quality of life. Those with a higher level of spirituality live longer and are happier, satisfied with their job, and live more productive lives. The nature of SQ makes it attractive for Brunei’s teachers. The SQ of an individual can be measured and developed. Therefore, the quality of SQ is necessary for teachers too. This article adapts the Spiritual Intelligence Self-Report Inventory (SISRI-24) developed by King (2008) in Brunei Darussalam and examines Brunei’s teachers’ SQ. This study was one of the first in Brunei and secondary education. However, there exists a substantial controversy in the measurement of SQ. Hence, in this study, based on the review of various measures of SQ, it was decided to analyze the SISRI-24 developed by King (2008). The scale was initially developed and validated in Canada. A reliability study was conducted to identify whether the scale validly measures SQ in the Bruneian scenario. Supervisors and pilot studies authorized this instrument to obtain credibility among Brunei’s teachers. According to the results, the overall reliability value was 0.832. In addition, the results of EFA revealed that the item communalities in the SISRI-24 ranged from 0.436 to 0.738. Based on these findings, the SISRI-24 questionnaires have high reliability. It is suitable for use among teachers in Brunei. Keywords: spiritual intelligence, self-report inventory, Brunei’s teacher, reliability. DOI: https://doi.org/10.55463/hkjss.issn.1021-3619.61.34
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».