Application of Discrete Regression Models for Analyzing K-8 Students Nonchronic Absenteeism in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Absenteeism is a national crisis in the United States, and must be addressed adequately at the early stages or at its onset, to prevent consequential disaster and burden due to absenteeism. A pervasive and persuasive nonchronic absenteeism results in chronic absenteeism, and causes severe damage to students’ life, schools and societies. While a good number of articles address various issues relating to chronic absenteeism, no evidence of research exists investigating nonchronic absenteeism. The aim of this article is to investigate factors affecting nonchronic absenteeism in K-8 students in the United States by applying discrete regression models. Initially, we investigate K-8 students nonchronic absenteeism discrepancies due to socio-demographic and parental involvement factors via descriptive analysis and then employ Poisson and negative binomial regression models for exploring significant factors of K-8 nonchronic absenteeism. The findings of this study will be of great use to stakeholders in developing appropriate incentive measures for reducing nonchronic absenteeism early and thereby reducing chronic absenteeism.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».