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Enregistrement W2892321142 · doi:10.3386/w25168

Time-Use and Academic Peer Effects in College

2018· report· en· W2892321142 sur OpenAlexafffund
Nirav Mehta, Ralph Stinebrickner, Todd Stinebrickner

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2018
Typereport
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Research Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaJacobs FoundationAndrew W. Mellon FoundationNational Science Foundation
Mots-clésPsychologyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines academic peer effects in college.Unique new data from the Berea Panel Study allow us to focus on a mechanism wherein a student's peers affect her achievement by changing her study effort.Although the potential relevance of this mechanism has been recognized, data limitations have made it difficult to provide direct evidence about its importance.We find that a student's freshman grade point average is affected by the amount her peers studied in high school, suggesting the importance of this mechanism.Using time diary information, we confirm that college study time is actually being affected.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,459
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,352
Tête enseignante GPT0,595
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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