Task value profiles across subjects and aspirations to physical and IT-related sciences in the United States and Finland.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Two independent studies were conducted to extend previous research by examining the associations between task value priority patterns across school subjects and aspirations toward the physical and information technology- (IT-) related sciences. Study 1 measured task values of a sample of 10th graders in the United States (N = 249) across (a) physics and chemistry, (b) math, and (c) English. Study 2 measured task values of a sample of students in the second year of high school in Finland (N = 351) across (a) math and science, (b) Finnish, and (c) the arts and physical education. In both studies, students were classified into groups according to how they ranked math and science in relation to the other subjects. Regression analyses indicated that task value group membership significantly predicted subsequent aspirations toward physical and IT-related sciences measured 1-2 years later. The task value groups who placed the highest priority on math and science were significantly more likely to aspire to physical and IT-related sciences than were the other groups. These findings provide support for the theoretical assumption regarding the predictive role of intraindividual hierarchical patterns of task values for subsequent preferences and choices suggested by the Eccles [Parsons] (1983) expectancy-value model.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découle