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Enregistrement W2154706258 · doi:10.6007/ijarems/v3-i4/1113

Factors Impact Business Graduates Employability: Evidence from Academicians and Employers in Kuwait

2014· article· en· W2154706258 sur OpenAlexaff
Abdullah AL Mutairi, Kamal Naser, Muna Saeid

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Academic Research in Economics and Management Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Employability
Établissements canadiensAlgonquin College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmployabilityOrder (exchange)Soft skillsBusinessPsychologyMedical educationMarketingPublic relationsPedagogyPolitical scienceSocial psychologyMedicineFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study is to explore the importance that academicians and employers attach to factors impact business graduates employability in Kuwait. Four categories of employability factors were used in the current study covering graduates knowledge, soft skills, personal abilities and working with groups. A questionnaire that contained these factors was distributed to academicians as well as employers and they were asked to express the level of importance they assign to variables within each of these categories. The results of the analyses pointed to differences in the levels of importance academicians and employers attach to employability factors covered in the questionnaire, indicating that current programs offered by business schools in Kuwait are not responding to market needs. While employers attach high levels of importance to graduates knowledge, soft skills and personal abilities, academicians do not assign the same levels of importance to these factors. However, academicians and employers appeared to be consistent in the level of importance they attach to the working within group factor. Business schools are requested to develop their academic programs in order to respond to market's needs. This requires changes in the contents of these programs (input) together with teaching instruments in order to improve output and satisfy employers demand.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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