An Analysis of the Relationship of Military Affiliation to Demographics, New Sailor Survey Responses, and Boot Camp Success
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the relationship of military affiliation to demographics, New Sailor Survey responses administered during fiscal year 2007, and graduation from boot camp. A recruit was categorized as having military affiliation if parents or siblings of the recruit had served or were serving in the military. Recruits' military affiliation showed no significant relationship with AFQT scores, age, bonus amounts, college level, graduation rate from boot camp, number of dependents, boot camp pay grade, race, single status, or the quarter in which the recruit went to boot camp. There was a relationship between military affiliation and a recruit's being female, Hispanic, or not a U.S. citizen. In general, military affiliation did not have an unexplainable significant effect on responses to the New Sailor Survey. The survey responses as a whole suggest that military affiliation does have an effect on how recruits respond; however, further data collection and analysis is necessary beyond the 2,101 data points in this study. The logistic model showed that bonuses above $15,000 and being male were positive predictors of graduation from boot camp. Furthermore, the more a recruit felt prepared by his or her recruiter, the more likely he or she would graduate from boot camp.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».