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Enregistrement W3008196744 · doi:10.5430/wje.v10n1p97

Gender Difference in the Scholastic Achievement Test (SAT) among School Adolescents

2020· article· en· W3008196744 sur OpenAlexvenueno aff
Julie Akpotor, Elizabeth Osita Egbule

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Abilities and Testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultivariate analysis of varianceTest (biology)PsychologySignificant differenceAchievement testAcademic achievementMultivariate analysisMathematics educationGender gapDevelopmental psychologyStandardized testMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper examined gender difference in the Scholastic Achievement Test (SAT) among senior secondary school adolescents using the physical science of physics in three (3) separate papers. The paper attempted to ascertain whether gender difference accounts for the score differential observed in the Scholastic Achievement Test (SAT). The study adopted a field experiment and a sample size of 410 respondents consisting of 208 males and 202 females respectively. The correlation matrix of the three (3) papers was performed and the two (2) hypotheses were tested with the quintessential Multivariate Analysis of Variance (MANOVA) at 0.05 level of significance. The results showed that the gap between males and females widened from one paper to the other with males performing better than females in physics. It was therefore recommended that some motivational strategies should be adopted to stir up female adolescents in physics and other physical sciences as a way of enhancing their career prospects in science-related disciplines.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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