What to do? A Review of the Academic Time-Based Decision-Making Literature
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.
Notice bibliographique
Résumé
Time-based activities at Universities are shifting toward a more transactional approach, yet there is little understanding of the time management capabilities of students in adapting to a more flexible structure. Although many studies report on efforts to address engineering students being stressed, surfacelearning oriented, and prone to missing class, few studies address how these relate to students’ time management. In an effort to explore how students value, prioritize, and spend their time, this paper proposes a new term, “Academic Time-Based Decision-Making” (ATBDM), which lies at the crossroads of time management, selfefficacy, and self-regulated learning. Factors influencing ATBDM are currently mostly speculative, although class scheduling, social norms, and the internet and social media are frequent causal suggestions. It is also unknown as to how ATBDM is conducted across the breadth of students, which skills or “tools” are employed, and whether the process or influencing factors change over the course of time. A research study to explore why and how engineering students make academic decisions is proposed. By providing deeper insights into the factors influencing ATBDM, it may be possible to develop more effective support or intervention to assist students in making balanced and positive choices.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle