Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted to determine the role of job involvement and personality traits in teachers' job efficiency using a correlation method.The statistical population included all teachers of Tehran schools in the academic year.A sample size of 200 individuals were selected by random sampling method according to the Morgan table.Data were collected using the NEO personality characteristics scale, Konongo's job involvement scale (1982), and job efficiency scale.Data were analyzed by Pearson correlation and multivariate regression.According to the results, a value of 0.136 means that 13% of the variance of job efficiency variable is explained by six components of psychological neuroticism, extraversion, openness to experience, appropriateness, conscientiousness, and job involvement.In addition, the calculated F ratio (05.081) was significant at a confidence level of at least 99%.Therefore, it can be concluded that there is a significant correlation between the examined variables and job efficiency variable.Considering the obtained coefficients, it can be concluded that the variables of conscientiousness, appropriateness, and extraversion were negatively and significantly correlated with job efficiency of teachers (p < 0.01).There were positive and significant correlations between the variables of job involvement, neuroticism, and openness to experience with job efficiency in teachers.Given the regression coefficients and its linear equation, the two variables of conscientiousness and job involvement can be included in the regression equation at an acceptable level with a strong predictive power.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,947 | 0,952 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».