The Experiential Learning for Veterans in Assistive Technology and Engineering (ELeVATE) program
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Experiential Learning for Veterans in Assistive Technology and Engineering, or ELeVATE, is a program to assist wounded, injured, and ill Veterans in transitioning into university science, technology, engineering, and mathematics programs, with a special emphasis on assistive technology and engineering. This paper examines whether the ELeVATE model, by addressing academic preparation, professional development, rehabilitation counselling, and community reintegration, increases the academic success (defined as enrolling and excelling in a plan of study through a post-secondary institution) of transitioning Veterans with disabilities. Post-program surveys completed by seven participants indicated that they were satisfied with the efficacy of the program. Students rated the research paper and oral presentation of research, the networking seminar, and the resume writing workshop as “very helpful.” They found the group meetings with the vocational coordinator, the introduction to adaptive sports seminar, and the poster presentation to be “moderately helpful.” Seventy-one percent of the students indicated that being part of ELeVATE's supportive cohort of Veterans was “very” or “extremely” valuable. They rated the effectiveness of the support they provided to their peers higher than the support they received from their peers. Over time, ELeVATE participants demonstrated increased self-efficacy (via General Self-Efficacy instrument scores) to succeed in STEM and increased engagement in campus life (via National Survey of Student Engagement scores), and ELeVATE's impact even went beyond helping Veterans achieve their academic and personal goals.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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