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Enregistrement W2811244306 · doi:10.5539/ies.v11n7p116

Development of a Scale to Assess High Schoolers’ Attitudes toward Sustainable Development

2018· article· en· W2811244306 sur OpenAlexvenueno aff
Atilla Çimer, Özhan AYDİN

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCronbach's alphaLikert scaleScale (ratio)PsychologyItem analysisInternal consistencyReliability (semiconductor)Test validityTest (biology)Mathematics educationPsychometricsClinical psychologyDevelopmental psychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study aims to develop a scale to assess high school students’ attitudes toward sustainable development. For this purpose, 90 Likert-type scale items pertaining to attitudes were initially developed based on existing literature. Further consultations with experts led to a reduction of the item count to 60, followed by a further reduction to 40 items. The scale was administered to 509 students enrolled in an Anatolian high school, a science high school, and an Anatolian religious vocational high school in Akcaabat. The data gathered were analyzed using the SPSS 18.0 statistics package. An item analysis, comprising the item-total correlation test, was performed on the scale, which was followed by a reliability analysis that focused on the Cronbach’s alpha internal consistency factor. Furthermore, factor analysis was performed to determine the validity of the scale. The factor analysis led to the development of a two-factor scale composed of a total of 14 items. The Cronbach’s alpha internal consistency factor of the scale is 0.811. The scale was deemed appropriate for assessing the attitudes of high school students with regards to sustainable development.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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