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Enregistrement W2395166565 · doi:10.1080/13639080.2016.1181728

Lifelong learning characteristics, adjustment and extra-role performance in cooperative education

2016· article· en· W2395166565 sur OpenAlexaff
David Drewery, Colleen Nevison, T. Judene Pretti, Antoine Pennaforte

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Work · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducation and Learning Interventions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLifelong learningPsychologyMathematics educationPedagogySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many organisations hire students from cooperative education (co-op) programmes. These organisations are interested in students’ performance, particularly in their extra-role performance. Previous studies show that socialisation processes play an important part in establishing adjustment and performance. It may also be the case that students’ approach to learning (their motivations, attitudes and strategies) influences the socialisation process, and consequently adjustment and performance. The purpose of this study was to examine the influence of co-op students’ lifelong learning characteristics on two organisational socialisation outcomes (role understanding and social acceptance) and three types of extra-role performance (proactive, adaptive and prosocial). Data were collected from a cross-sectional survey of undergraduates (n = 1698) enrolled in co-op who had just completed a work term in a new role. Regression analyses showed that lifelong learning characteristics influenced both forms of adjustment, and all three forms of performance. Further mediation analyses showed that both forms of adjustment partially mediated the relationships between lifelong learning and all three forms of performance. These results suggest that co-op students’ lifelong learning characteristics play an important role during organisational socialisation and subsequent extra-role performance. Implications for future research and for practice are discussed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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