MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2936059216 · doi:10.30537/sijmb.v5i2.342

The Impact of the Social Networking Sites on the Research Activity of University Students

2019· article· en· W2936059216 sur OpenAlexaff
Asif Mahmood

Notice bibliographique

RevueSukkur IBA Journal of Management and Business · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesUniversity of Engineering and Technology, LahoreUniversity of the Punjab
Mots-clésPsychologyPresentation (obstetrics)Point (geometry)Mathematics educationMedical educationMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the widespread utilization of online networking by students and its expanded use by teachers, almost no experimental proof is accessible concerning the effect of social networking use on learner, learning and engagement. This paper investigates the impact of social Networking Sites on the research activity of university students. The sample is composed of 200 students from the PU, Lahore and UET, Lahore, out of which 87 male (43.5%) and 113 females (56.5%) responded the questionnaire of survey. The finding reveals that Facebook was utilized for different sorts of scholastic also co-curricular talks. The ANOVA results demonstrated that the trial gathering had an altogether more noteworthy expand in engagement than the control bunch, and additionally higher semester evaluation point midpoints. This research also demonstrates that the motivation behind joining a social networking site differs among the students, however, the reason for being is to stay connected with the group to further impart learning to others. Presentation to late information, abilities and innovation in their general vicinity of specialization started things out.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,326 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSukkur IBA Journal of Management and Business→Même sujetOnline and Blended Learning→Travaux en français237 207→