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Enregistrement W2179888976 · doi:10.19030/jber.v1i2.2969

Moral Reasoning Of Business, Nursing And Liberal Arts Students

2011· article· en· W2179888976 sur OpenAlexaffabout
George Lan, Sharon McMahon, Norm King, Fritz Rieger

Notice bibliographique

RevueJournal of Business & Economics Research (JBER) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDefining Issues TestLiberal arts educationStyle (visual arts)Test (biology)PsychologyAffect (linguistics)Moral reasoningCompliance (psychology)Social psychologyMathematics educationHigher educationPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="MsoNormal" style="text-align: justify; margin: 0in 0.5in 0pt; mso-pagination: none;"><span style="font-size: 10pt; mso-bidi-font-size: 12.0pt;" lang="EN-CA"><span style="font-family: Times New Roman;">This paper presents the results of an analysis of the level of moral reasoning across different majors and between undergraduate and graduate business students at a middle-sized Canadian university. The Defining Issues Test (DIT2), a recent version of the original DIT test, a well-known and widely tested psychometric instrument, is used to measure the level of moral reasoning. The results showed that beginning nursing students scored significantly lower on the DIT2 tests than the upper level liberal arts and business students and that older students scored significantly higher than younger students and that the main variable affecting the level of moral reasoning was the level of formal education of the participants. Even after allowing for the variance caused by age and by the major field of study of the respondents, the level of education by itself is a significant predictor of the P (Principled) score, an output of the DIT2, which is an indicator of the level of moral reasoning. On the other hand, the gender and political views of the respondents did not affect the DIT2 P-scores significantly.<strong style="mso-bidi-font-weight: normal;"></strong></span></span></p>

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,829

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,524
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,025 · 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
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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