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Enregistrement W2079387498 · doi:10.5539/ass.v6n10p193

Impact of the Case Study Method on the Job Performance of Business Graduates: A Case Study of Institute of Business Administration Sukhur

2010· article· en· W2079387498 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Shahzad Iqbal, Faiz Muhammad Shaikh, Muhammad Sohail Nazar

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueBusiness Strategies and Management Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus (optics)MarketingAdministration (probate law)Business environmentBusiness managementOperations managementBusinessPsychologyEngineeringBusiness administrationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current research investigate the impact of case studies based business case studies on the market performance of Institute of Business Administration (IBA) Sukhur graduates and how they were applying those cases to practical environment. A complimentary survey was conducted from 100 IBA-Sukkur graduates by using simple random technique. A structural questionnaire was developed as an instrument tool for collecting data. It was revealed that case studies have positive impact on the job performance and resolving various management problems. It increased the vision of the student by applying various cases in daily routine life. It was further revealed that case based studies have also impact on the personal development of the student when they are solving the different cases in different situations for different firms or organizations. From last couple of years this method is pretty popular among the students, and they applied all the case studies in local environment and teachers are importing the case studies and their practical touches of different cases. It also helps the graduates when they are going for the jobs, and it has the positive relationship with the job performance. It was suggested that institutes must develop their own cases that focus on the Pakistani or Asian Environment.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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