What Sets College Thrivers and Divers Apart? A Contrast in Study Habits, Attitudes, and Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
Students from 4-year colleges often arrive having already done very well in high school, but by the end of first term, a wide dispersion of performance emerges, with an especially large lower tail. Students that do well in first year (we call the top 10 percent Thrivers) tend to continue to do well throughout the rest of their time in university. Students that do poorly (we call the bottom 10 percent Divers) greatly struggle and are at risk of not completing their degree. In this paper we use a mandatory survey with open ended questions asking students about their first-year experience. This allows us to explore more closely what sets Thrivers and Divers apart, in terms of study habits, attitudes, and personal experiences. We find that poor time management and lack of study hours are most associated with poor academic performance, and that those who struggle recognize these weaknesses. Divers also report feeling more depressed and unhappy with their lives. We posit an 'academic trap', whereby initial poor performance is related to poor time management which in turn lowers expectations, which in turn leads to lower study time, and so on. Thrivers, in contrast, study significantly more and meet with course instructors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».