The Development of a Secondary School Health Assessment Model
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research was to: 1) involved a survey of information relating to secondary school health, 2) involved the construction of a model of health assessment and a handbook for using the model in secondary school, 3) develop an assessment model for secondary school. The research included 3 phases. (1) involved a survey of information relating to secondary school health, which was performed by analyzing the approach and reviewing the related literature. The phase also involved synthesizing the factors associated with health in secondary school. (2) involved the construction of a model of health assessment and a handbook for using the model in secondary school. (3) the health assessment model for secondary school was applied to large, medium, and small schools to evaluate the model’s validity. In addition, the assessment model was evaluated based on its utility, feasibility, propriety, and accuracy. The research findings suggested the following: 1) The health assessment model for secondary school consisted of 4 major factors, 13 sub-factors, and 68 indicators. 2) The health assessment model for secondary school was deemed by experts to have content validity. 3) The health assessment model for secondary school was considered to have high levels of utility, feasibility, propriety, and accuracy. Considering each aspect, it was found that the aspects of utility, feasibility, propriety, and accuracy, were “High” for every aspect.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».