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Enregistrement W3040228591 · doi:10.36902/sjesr-vol3-iss2-2020(107-114)

University Students’ Communication Skills as a Determinant of Academic Achievement

2020· article· en· W3040228591 sur OpenAlexaboutno aff
Ashfaque Ahmad Shah, Zunaira Fatima Syeda, Sehrish Naseer

Notice bibliographique

RevueSir Syed Journal of Education & Social Research (SJESR) · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCommunication in Education and Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommunication skillsPsychologyMathematics educationAcademic achievementMedical educationPopulationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates into the academic achievement of university students as determined by their communication skills. The differences in groups were measured on the basis of gender, locality, semester and program of the study. The researchers developed their research instrument by adapting from the two questionnaires. One was the research instrument used at the College of Physiotherapists of Ontario (n.d.); and the other was the “Questionnaire-Verbal Communication” (Pierrete Desrosiers, n.d.). Taking Sargodha district as the population, conveniently sampled 160 students from the University of Sargodha were surveyed through the questionnaire. The study was quantitative in nature. The findings of the study concluded that students’ communication skills yielded statistically no effect on their academic achievement. Also, the students at all levels (semesters) and in all programs were reported to have comparably equivalent level of communication skills. This is a unique study of insignificant differences at all levels and programmes; and statistically no interpretable effect of the communication skills of the students from University of Sargodha, on their academic achievement. It challenges previous research studies. It is further recommended to study the same phenomena in further detail to make decisive remark in the research literature.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,380 · 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.

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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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