Predictors of University Adaptation and Grades for Direct Entry and Transfer Students
Notice bibliographique
Résumé
This study compared the differences between students entering university directly from high school vs. those transferring from other higher education institutions for the variables of the academic self-control model (general resourcefulness, academic resourcefulness, academic self-efficacy, preparedness, failure attributions, and university adaptation). The goals of the research were to test the following: (1) the full academic self-control model using a large sample of undergraduate students to predict university adaptation and final grades; (2) if the pathways of association implied by the model are equally predictive regardless of whether students are direct entry, university transfer, or college transfer; and (3) if the means of the variables differed among these three groups. Results replicated previous studies showing that, for the entire sample, general resourcefulness, preparedness, explanatory style for failure, and academic self-efficacy were strongly predictive of academic resourcefulness, which, in turn, was strongly associated with university adaptation and grade. Moreover, the indirect and direct pathways of the model were found to be equivalent for the three student groups. Comparisons of the groups’ means for the psychological variables revealed the university transfer group to have the most favourable scores followed by the college transfer group. The findings suggest that both college and university transfer students bring valuable skills to undergraduate programs and the keys to their university adaptation and academic achievement are the same as for direct entry students.
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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 | 0,001 | 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 ».