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Enregistrement W1940774993 · doi:10.5430/ijhe.v4n4p113

Age Factor in Business Education Students’ Use of Social Networking Sites in Tertiary Institutions in Anambra State, Nigeria

2015· article· en· W1940774993 sur OpenAlexvenueno aff
Christiana Ngozi Ementa, Chika Madu Ile

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCronbach's alphaTest (biology)PsychologyPopulationMedical educationSocial network (sociolinguistics)SociologySocial mediaComputer scienceMedicineWorld Wide WebDemographyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are diverse social networking sites which range from those that provide social sharing and interaction to those that provide networks for professionals within same and other fields. Social networking sites require a user to sign up, create a profile and begin sending short messages about what the user is doing or thinking. The study sought to establish from business education students in tertiary institutions in Anambra state Nigeria, hours of the day spent on social networking sites, social networking sited used and what they use social networking site for. Relevant theories and literature were reviewed. Population of the study was made up of 577 penultimate and final year business education students of four tertiary institutions in Anambra state. Proportionate sampling technique was used to select 236 students for the study. Three hypotheses guided the study. A structured questionnaire was used to gather information for the study. The data collection instrument was subjected to a reliability test which yielded a reliability coefficient of 0.80 using Cronbach alpha. Analysis of Variance (ANOVA) was used to test the hypotheses at 95% confidence interval. Findings revealed that business education students differed significantly on hours of the day spent using social networking sites and on what they use social networking sites for, but do not differ significantly on social networking sites they use as a result of age. Consequently, it was recommended, among others, that business education students of all age brackets should be taught to harness the educational potentials of social networking sites so as to effectively use these sites for educational purposes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
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