MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2994343745 · doi:10.65005/154230700813695646

Student Perceptions of the Transition from High School to University: Implications for Preventative Programming

2000· article· en· W2994343745 sur OpenAlexaboutno aff
Shelly Birnie-Lefcovitch

Notice bibliographique

RevueJournal of The First-Year Experience & Students in Transition · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTeaching and Learning Programming
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransition (genetics)Mathematics educationPerceptionPsychologyMedical educationPedagogyMedicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on conceptual knowledge about normative life transitions and using a panel-design survey methodology, this paper reports on a study that examines students' perceptions about the move from high school to university. All participants were first-time, full-time, first-semester students enrolled in biological or environmental science programs at a mid-size university located in southwestern Ontario. The findings reveal that, both prior to and following the first-semester, the vast majority of students view this transition as a normative life event, with most feeling ownership for the decision to attend university, believing this is the right time in their lives to be at university, expecting to attend and feeling prepared for university, and having good feelings about going to university. However, particular areas of concern perceived by students include: the way their interpersonal relationships might change, the length of time it might take to adjust, and the stresses associated with the first semester. The study also found that low-income students perceive higher levels of concern about the transition than do their more affluent counterparts. In addition, first-generation students and women seem to perceive increased levels of concern over time. These findings are used to inform the broad outlines of comprehensive primary prevention efforts meant to promote successful adaptation.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations18
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of The First-Year Experience & Students in TransitionMême sujetTeaching and Learning ProgrammingTravaux en français237 207