Self-Esteem and Adjustment to Retirement Among Retiree Teachers in Meru County, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Retirement poses psychological problem for many retirees. There is an increase in the number of retired teachers in Meru County in Kenya because majority of the pioneer teachers in Meru County have begun retiring since independence. It was necessary to establish the relationship between self-esteem and adjustment to retirement. The researcher established a relationship between self-esteem and adjustment to retirement among retiree teachers in Meru County. The study adopted descriptive survey research design. The study sampled 318 respondents from a population of 1800 comprising of 600 retirees, 600 spouses of retirees and 600 close relatives of the retiree teachers. A sample of 318 respondents was selected to participate in the study. Data was collected from retiree teachers and their spouses through questionnaires. Interview schedules were used to collect data from retiree teacher close relative. Quantitative data was analyzed with the help of Statistical Package for Social Science (SPSS) version 23. Descriptive statistics included frequencies, percentages, standard deviation and mean. Inferential statistics used was wilcoxon signed rank test. Qualitative data collected was analyzed by classifying the responses into meaningful categories thematically. The findings of this study revealed that there is a significant relationship self-esteem and adjustment to retirement. The study recommends that Teacher Service Commission to organize pre-retirement training and counseling to prepare teachers to handle challenges that may affect their self-esteem in retirement. DOI: 10.7176/JRDM/68-05 Publication date: August 31 st 2020
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».