MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391994880 · doi:10.54097/t3gqma44

Factors of Educational Anxiety for Chinese Students Entering Higher Education based on Educational Expectations

2024· article· en· W4391994880 sur OpenAlexfundno aff
Boyu Jiang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Education and Humanities · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrit, Self-Efficacy, and Motivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésAnxietyPsychologyMathematics educationMedical educationPedagogyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the recent years, more and more reports had indicated that Chinese students are suffering from educational anxiety when entering in higher education. This paper examines the relationship between environmental factors, self-factors, family factors, and how these factors affect educational anxiety for Chinese students entering higher education. This study uses the 2020 China Family Panel Studies (CFPS) panel data to analyse the relationship between these factors. The results have shown that the environmental factors such as what type of school do they go to and the self-factors such as the expectations on oneself has great associations with students’ anxiety level. The anxiety level is positively correlated with the academic strength of each type of the school, and students who do not met their self-expectations and with intention to improve suffer the most anxiety. Most of the students do now know their family spence on education therefore the relationship between family factors and educational anxiety needs further research to be determined.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,733
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,363 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Education and HumanitiesMême sujetGrit, Self-Efficacy, and MotivationTravaux en français237 207