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Enregistrement W1995408302 · doi:10.3200/jach.56.6.706-715

Time Diary and Questionnaire Assessment of Factors Associated With Academic and Personal Success Among University Undergraduates

2008· article· en· W1995408302 sur OpenAlexaffabout
Darren George, Sinikka Dixon, Emory Stansal, Shannon Lund Gelb, Tabitha Pheri

Notice bibliographique

RevueJournal of American College Health · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityBurman University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyTime managementLeisure timePersonal developmentCognitionPersonal computerGerontologyApplied psychologyMedical educationMedicinePhysical activityPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE AND PARTICIPANTS: A sample of 231 students attending a private liberal arts university in central Alberta, Canada, completed a 5-day time diary and a 71-item questionnaire assessing the influence of personal, cognitive, and attitudinal factors on success. METHODS: The authors used 3 success measures: cumulative grade point average (GPA), Personal Success--each participant's rating of congruence between stated goals and progress toward those goals--and Total Success--a measure that weighted GPA and Personal Success equally. RESULTS: The greatest predictors of GPA were time-management skills, intelligence, time spent studying, computer ownership, less time spent in passive leisure, and a healthy diet. Predictors of Personal Success scores were clearly defined goals, overall health, personal spirituality, and time-management skills. Predictors of Total Success scores were clearly defined goals, time-management skills, less time spent in passive leisure, healthy diet, waking up early, computer ownership, and less time spent sleeping. CONCLUSIONS: Results suggest alternatives to traditional predictors of academic success.

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)0,007
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations130
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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