The Role of Brand Equity in Reputational Rankings of Specialty Graduate Programs in Colleges of Education: Variables Considered by College of Education Deans and Associate Deans Ranking the Programs
Notice bibliographique
Résumé
Seeking to identify and further understand the variables considered when ranking specialty programs in colleges of education, this research study surveyed all deans, and associate deans responsible for graduate education, at United States institutions that offer the terminal degree in at least one of the ten education specialty areas. The study utilized a three-dimension model of brand equity from the marketing literature, which included the elaboration likelihood model of persuasion. Descriptive statistics determined that research by the faculty of the specialty program is the variable most widely considered by deans and associate deans when determining reputation. In order to determine what predicts a person's motivation to correctly rank programs, a principal components analysis was utilized as a data reduction technique, with parallel analysis determining component retention. The model identified five components which explained 66.224% of total variance. A multiple regression analysis determined that characteristics of a specialty program was the only statistically significant predictor component of motivation to correctly rank programs (β = .317, p = .008, rs2 = .865); however, a large squared structure coefficient was observed on perceived quality (rs2 = .623). Using descriptive discriminant analyses, the study found there is little evidence that marketing efforts have differing effects on groups. Further, a canonical correlation analysis that examined the overall picture of advertising on different groups was not statistically significant at F (15, 271) = .907, p = .557, and had a relatively small effect size (Rc2 = .099).
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».