Factors Affecting Pupils’ Absenteeism at Felicormfort Junior High School (JHS) in Cape Coast, Ghana
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed at finding out factors affecting pupils’ absenteeism at Felicomfort JHS at Amamoma within the University of Cape Coast, Ghana. The total population was 145 covering the JHS1, JHS2, JHS3 pupils and teachers of the school. Purposive sampling technique was used to select 34 respondents. These were made up of 10 out of 15 teachers, 10 parents out of 53 and 14 pupils out of their accessible population of 56. Pretest, posttest, questionnaires and interviews were used to collect data from respondents. Case study design was used for the study and data analysis was done, using mean values, frequency and percentage counts with the Predictive Analytical Software (PASW) version 21. Key findings of the study indicated that 71.4 percent of absenteeism was due to teachers’ inability to care and find out from pupils the cause of their absenteeism, while 70 percent of respondents indicated that parental lack of care was the major cause of their absenteeism. However, majority (10) of respondents (71%) disagreed that pupils’ attitudes were part of the contributory factors to their habitual absenteeism. The overall percentage mean (58%) representing 8 of the pupils discounted teacher factor as responsible for their absenteeism. It was recommended that government through the District Assemblies offer some financial assistance to poor and single parents to enable them to adequately cater for their wards at school.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».