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Enregistrement W4387256516 · doi:10.35516/hum.v50i4.5642

Voice and Agency: Evaluating the “Empowering Women for Leadership in Administration Roles” Training Program Held at Yarmouk University

2023· article· en· W4387256516 sur OpenAlexaboutno aff
Amneh Khasawneh, Ruba Al Akash, Amneh Al-Rawashdeh, Nowar Al Hamad, Tamara Al-Yakoub, Heyam Al Khatib

Notice bibliographique

RevueDirasat Human and Social Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYarmouk University
Mots-clésAgency (philosophy)Medical educationPsychologyLeadership developmentPsychological resilienceTraining (meteorology)Administration (probate law)EmpowermentQualitative researchMedicinePublic relationsPolitical scienceSociologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: The objective of this qualitative research is to evaluate the effectiveness of a training program directed towards the female administrative staff at Yarmouk University (YU), called "Empowering Women for Leadership Roles". The program ran from 2018 to 2020 at YU and was funded by Global Affairs Canada. Sixty female participants successfully completed ten training modules within the program to enhance their personal and professional capacity. Methods: The researchers conducted semi-structured interviews with 15 participants, and the interview questions were based on Kirkpatrick’s training evaluation model. Results: The main results revealed that the training program facilitated the women’s learning, enriched their skills, and helped them cultivate resilience, enabling them to draw upon their personal strengths to overcome adversity and marginalization. Conclusions: Based on the results, it is concluded that women should receive training in the early stages of their careers, enabling them to deploy their acquired skills to promote career advancement. Additionally, women holding mid and senior positions must receive continuous support through training and development programs to enhance their leadership skills.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,645
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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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