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Enregistrement W2730631251 · doi:10.5539/ijps.v9n3p21

Perceived Self-Efficacy and Its Relationship to Achievement Motivation among Parallel Program Students at Prince Sattam University

2017· article· en· W2730631251 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmad H. Harahsheh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Psychological Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDiverse Scientific Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyNeed for achievementSocial psychologySelf-efficacyStatistical significancePersistence (discontinuity)HonestyAcademic achievementMeasure (data warehouse)Developmental psychologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study aimed to identify the level of perceived self-efficacy and achievement motivation and the relationship between them. The sample of the study included 164 students. The researcher used the measure of perceived self-efficacy and the measure of achievement motivation. The measure of perceived self-efficacy consisted of 72 paragraphs distributed on nine dimensions. While the measure of achievement motivation consisted of 20 paragraphs. It has been conducted the necessary honesty and reliability coefficients for them.The results indicated to the high levels of perceived self-efficacy and achievement motivation, to a correlation which is very weak and a positive direction (proportional) with statistical significance between perceived self-efficacy dimension (behavioral) and achievement motivation, to six correlation relationships which are weak and a positive direction (proportional) with statistical significance between perceived self-efficacy dimensions (emotional, social, self-confidence, others-confidence, cognitive, moral) and achievement motivation, to the presence of correlation relationship which is medium and positive direction (proportional) with statistical significance at the significance level (α = 0.05) between perceived self-efficacy and its two dimensions (persistence and perseverance, academic) and achievement motivate.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,313
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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