Analysis of Characters of Ideal Friends in Contemporary College Students’ Heart: Taking Certain College of Shandong as the Example
Notice bibliographique
Résumé
In this article, 280 college students are randomly selected in certain college of Shandong Province, and themethod of factor analysis is used to study the characters of ideal friends in college students’ heart, and thedifferences of college students’ requirements for ideal friends are compared in different grades, sexes andeconomic status. The result shows that (1) the ideal friends in contemporary college students’ heart shouldpossess four main characters, i.e. sincere kindness & friendly tolerance, optimistic personality & being good atcommunication, diligence, assiduity & active enterprising, graceful image & good temperament, (2) femalestudents require higher quality for the factor of “graceful image & good temperament” than male students, (3)two factors of “optimistic personality & being good at communication” and “diligence, assiduity & activeenterprising” have no obvious differences in sophomores, juniors and seniors who all require higher quality thanfreshmen’s requirements for friends, and the factor of “diligence, assiduity & active enterprising” has theinteraction of sex and grade, (4) for the factor of “sincere kindness & friendly tolerance”, poor students requirehigher quality than others for friends.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».