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Enregistrement W2081336650 · doi:10.5539/ass.v7n5p170

School Location and Academic Achievement of Secondary School in Ekiti State, Nigeria

2011· article· en· W2081336650 sur OpenAlexvenueno aff
Joseph Sunday Owoeye, Philias Olatunde Yara

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican Education and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchool CertificateCertificateAcademic achievementGovernment (linguistics)IncentiveData collectionLocal government areaMathematics educationRural areaPopulationPsychologyMedical educationGeographyLocal governmentSociologyPolitical scienceMedicineDemographySocial scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study looked at the location of schools as it relates to academic performance of students in Ekiti state of Nigeria between 1990 and 1997. The study population was results of the West African School Certificate Examinations (WASCE) conducted between 1990 and 1997 in 50 secondary schools in both rural and urban areas of the state. One validated instrument “Student Location Questionnaire (SLQ)” was used for data collection. One hypothesis was formulated and answered. Data were analysed using mean and t – test. The results showed that there was a significant differences between students’ academic achievement of rural and urban secondary schools in senior school certificate examinations (t=2.73, p<0.05). The study has proven that students in urban areas had better academic achievement than their rural counterpart. It is recommended that Government should bridge the gap between the rural and urban locations by providing the rural dwellers the social amenities which will enhance better academic performance of students in their final examinations like the SSCE. The community should assist the government by providing taxis and buses to facilitate movement of teachers and students to their school. Adequate incentives should be provided to rural area teachers to encourage them to put in their best to remain in their duty stations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations72
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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