MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2966298500 · doi:10.1177/1521025119866689

Academic Success for Students in Postsecondary Education: The Role of Student Characteristics and Integration

2019· article· en· W2966298500 sur OpenAlex
Lauren D. Goegan, Lia M. Daniels

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of College Student Retention Research Theory & Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyConceptualizationSocial integrationAcademic achievementHigher educationLongitudinal studyPoint (geometry)Mathematics educationMedical educationSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Academic success is an important issue as employers are looking for individuals with a postsecondary education. But there are many important indicators of success besides grades. We conceptualized academic success at postsecondary as grade point average, acquisition of knowledge and skills, and overall satisfaction and examined how each conceptualization was predicted by student characteristics (perceived academic ability and drive to achieve) and experiences (academic and social integration). Using a 1-year longitudinal design, we found that perceived academic ability had a positive direct effect on grade point average and acquisition of knowledge and skills but not satisfaction, whereas drive had no direct relationships with the outcomes. Academic integration positively predicted all three indicators of success grades, but social integration was not associated with grades. Indirect effects were also noted. Our discussion highlights actions that postsecondary institutions can take to support students and considers how researchers should conceptualize student success.

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.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,469 · 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