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Enregistrement W2146836334 · doi:10.5032/jae.2005.04002

Trends In Learner Characteristics And Program Related Experiences Associated With Two Off-Campus Agriculture Degree Programs

2005· article· en· W2146836334 sur OpenAlexaboutno aff
Gregory J. Miller, W. Wade Miller

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Education · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueDiverse Educational Innovations Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Medical educationPsychologyAgricultureGeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Iowa State University began offering an off-campus master of agriculture (M.Ag.) degree in 1979 and an off-campus B.S. degree in 1991. The major for both degree programs is Professional Agriculture. In the fall of 1993, a follow-up study was conducted to evaluate the programs and to gain an understanding of the off-campus learning experience. Seven years later, another follow-up study was conducted. Data were obtained from 46 of 53 persons who graduated by fall 1993 and from 34 of 54 persons who graduated from spring 1994 to spring 2001. When compared to 1993 respondents, a smaller proportion of 2001 respondents were male and employed in farming. A greater proportion of 2001 respondents were employed in agribusiness and "other" occupations. Graduates in both follow-up studies took about five and three quarter years to complete their programs, but respondents in 2001 traveled to campus more often for reasons associated with their degree program. Year 2001 respondents perceived thirteen challenges to off-campus study as less significant than 1993 respondents. Respondents in 2001 perceived they had significantly greater access to instructors and that instructors understood their needs more than did respondents in 1993. The two most significant challenges faced by graduates in both studies were the limited number of course offerings and the difficulty in balancing school, personal, and work responsibilities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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