The Scientific Research Pressure and Teaching Input of MBA Instructors: Context Analysis of Accounting Course
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the level of scientific research pressure, professional qualifications, and teaching input of MBA instructors on the outcomes of the level of course satisfaction. We conducted a survey of MBA students in an accounting course at four China key colleges and universities. The latent variables are developed to capture relevance pressure factors that affect the students’ satisfaction. The results will be useful for MBA management to adjust the assessment and incentive program. Key words: Scientific research pressure; Teaching input; MBA Resume: Les etudes enquetent sur le niveau de la pression de la recherche scientifique, le niveau des qualifications professionnelles, et l'entree de l'enseignement des instructeurs MBA sur les resultats au niveau de la satisfaction des cours. Nous conduisons un enquete des etudiants de MBA dans les cours de comptabilite dans les quatre universites et colleges cles en Chine. Les variables latentes sont developpees pour obtenir les pertinences de facteurs de pression qui ont une incidence sur la satisfaction des etudiants. Les resultats seront utiles pour le management de MBA pour ajuster les evaluations et stimuler les programmes. dans le systeme de credit Chinois. Mots-cles: Caracteristiques; Societe de petits prets; Marche du credit chinois
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».