Website Preferences of Finnish and Mexican University Students: A Cross-Cultural Study
Notice bibliographique
Résumé
This paper is focused on understanding Internet use and comparingcross-cultural differencesaccording tothe contents and preferences of the websites that are most visited bytwogroupsof university students from Finland (n=30) and Mexico (n=30).The following research is anexploratory qualitative study with some basic statistics. A questionnairewas used in this study as a data collection instrument. The findings show that in both groups, university students prefer websites about social networking (Facebook), sending email (MSN), videos (YouTube), multiplatform applications (Google), educational sites (UniversityofOulu), and wikis (Wikipedia). Thisdemonstratedthat both groups have an interest in sharing ideas and meetingfriends.The differences reveal that Finnish students use their university’swebsite more regularly thanthe Mexican student respondents and that theytend to implementtheirideas more often.Furthermore, thisstudyexplored how university students use the Internet and whattype of influencethe Internet has onthem.The emotional effects suggest thatalmost quarter ofstudents reportedusing the internet to escapenegativefeelings, such as depression or nervousness.The findings provide information for university teachers about students’habitsand prior knowledge regarding Internetusefor educational purposes. The informationwill behelpful when designing learning and teaching in multicultural student groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».