Maritime Undergraduate Students: Career Expectations and Choices
Notice bibliographique
Résumé
The following study presents an inquiry into understanding the motivating factors of students to enroll in a maritime university and to further continue with a career in the maritime industry. By collecting data from 378 undergraduate students enrolled in various maritime programs (navigation, electromechanics, electrical engineering, and economic engineering in transport), we aimed to better understand the profiles of students, their information sources, interest, and the prospects of associated programs where they are enrolled. As such, this study seeks to enable educators and industry practitioners to better understand the educational and career paths chosen by undergraduates in the maritime field. It can align the students’ expectations with program delivery. We examined students’ perceptions and assessments according to the program they are enrolled in. Taking into account the fact that there is a world low attraction for maritime careers, the results of this study are useful for maritime education and training (MET) providers during the design and marketing campaign of the educational program to attract students. Additionally, the findings are useful for public administration and the Ministry of Education’s analysis of expanding educational and research programs, as well as for Ministry of Labour forecasting. Employers from the maritime industry can find useful the main motives for which a graduate would choose to work in this sector, business field, or a related business. Moreover, industry practitioners and academia can expand the study at a larger scale, comprising more countries and taking into account national and regional characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».