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Enregistrement W2849813096 · doi:10.5539/ibr.v11n8p30

A Study on Progress of Students in Nizwa College of Technology with Special Emphasis on Stress Related Issues

2018· article· en· W2849813096 sur OpenAlexvenueno aff
V. Vishnukanth Rao, Iram Fatima, Farha Hassan

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealth and Well-being Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyRecreationSimple random sampleStress (linguistics)Test (biology)Consistency (knowledge bases)Medical educationPopulationSample (material)Mathematics educationMedicineComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In today’s competitive world, challenges faced by students from different sources contribute to stress and effects the consistency in their performance. So the researcher felt a need to study the reasons behind their underperformance. An exploratory study, conducted to know the latent intentions of the respondents towards learning process in Nizwa College of Technology, across three departments— Engineering, Business studies and Information Technology. Out of total population of students studying in three departments of Nizwa College of Technology, a sample of 102 students were taken for research which comprised a mix of Male and Female Students. The sampling method adopted for the study is convenient sampling method, wherein the students were contacted on a random basis by administering a structured online questionnaire using google forms. Data is collected from primary and secondary sources. The supportive literature review and the conceptual framework were taken from secondary sources. Data was analyzed with the help of T-test and Factor analysis. It is found that most of the students get worried and tired when they are in stress. To reduce the stress levels almost 33% of students believe that talking to their friends and taking rest reduces stress. It revealed that various factors that contribute to stress are economic, personal, college resources, learning methods, outcomes, teaching methods, recreational activities and infrastructural facilities. Hence, it is concluded that apart from academic issues there are many other things which are contributing towards stress among students. Many students are either worried or tired because of the pressure they face in their day to day activities. Stress related issues cannot be ignored in an academic environment, as this may lead to a negative impact on a student’s life.

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,430 · 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

Citations0
Publié2018
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