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Enregistrement W2133285238 · doi:10.5539/ies.v6n11p122

Educational Mismatch between Graduates Possessed Skills and Market Demands in Pakistan

2013· article· en· W2133285238 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Uzair-ul-Hassan, Zahida Noreen

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Issues and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeekersSignificant differenceJob marketMathematics educationSkills managementTest (biology)PsychologyStatistical analysisMedical educationStudy skillsMarketingPedagogyBusinessPolitical scienceEngineeringMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Educational mismatch in skills that graduates possess and market requires creates barriers for organizations as well as for job seekers. The study was conducted to find out the educational mismatch between graduates possessed skills and market demands. Convenient sampling was carried out and data were collected from 200 graduates of economics studying in universities in Punjab, Pakistan. Further, 32 employers of various organizations at Sargodha, Pakistan were also included from whom requisite skills in market was investigated. The statistical techniques t-test and percentage of responses were employed to analyze the data. Analysis shows that there exists difference between graduates possessed skills and employers demand. There also exists difference between achievement level of students and achievement level demanded by employers. Further, it was found that there was a significant difference between skills possessed by male and female, and between high and low achiever graduates in economics. Also significant difference exists in skills graduates possess who are in jobs either full-time or part-time. The study concludes that communication, strategic thinking, abstraction and research skills are the main causes of educational mismatch.

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)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,422 · 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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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