Debt and its use among Puerto Rican undergraduate students
Notice bibliographique
Résumé
espanolDurante la pasada decada, los prestamos estudiantiles han incrementado sustancialmente. Segun el total de deuda estudiantil, Puerto Rico ocupa el decimoseptimo lugar entre los Estados y territorios estadounidenses. Sin embargo, el promedio por estudiante es de $18,000, posicionandolo asi como el mas bajo entre todos. Esta investigacion piloto tiene como objetivo entender el proposito y la cantidad de deuda estudiantil en el que incurren los estudiantes. La muestra consta de 194 (10%) estudiantes de la escuela de Administracion de Empresas de una institucion publica de educacion superior de Puerto Rico. Los mismos respondieron a un cuestionario relacionado a sus deudas y gastos. Los resultados indican que 28% poseen deudas y que las variables de rendimiento academico no estan directamente relacionadas al nivel de deuda. Ademas, las mujeres fueron mas susceptibles a tener deudas. EnglishStudent debt in the United States has been quickly increasing during the past decade. As to the first quarter of 2014, the student loan debt surpassed credit cards debt and auto loans. Puerto Rico ranks #17 by total debt among the United States and territories. Nonetheless, students in Puerto Rico have an average of $18,000 of student debt, positioning it at the lowest rank by average debt. This paper explores the debt phenomena among Puerto Rican undergraduate students. Specifically, we want to determine if students have debt, and if so, what type and how they spend it. A sample of 194 undergraduate students from a School of Business at a public higher education institution of Puerto Rico was surveyed. Results indicate that 28% of business students have debt. Female students were more susceptible to have debt. Furthermore, top expenses covered by debt are food, education, car expenses, clothing, and entertainment. The results reveal that 90 percent is not receiving counseling about debt management from the financial aid office. From those receiving the financial advising (10 percent), only 2 percent perceive it as useful. These results provide an exploratory look into the debt and its use among Puerto Rican undergraduate students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».