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Enregistrement W4392255756 · doi:10.28926/bocil.v1i3.1376

Peningkatan Kedisiplinan Melalui Media Stik Ice Cream Pada Siswa Kelompok B di TK Al Hidayah Jambewangi 01

2023· article· en· W4392255756 sur OpenAlexaff
Binti Mukaromah, Raras Ayu Prawinda, Laela Lutfiana Rachmah, Dessy Farantika

Notice bibliographique

RevueJurnal Bocil Journal of Childhood Education Development and Parenting · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Character Development
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce creamChemistryFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Character education is very important to instill in children from an early age. therefore, schools which are places that contribute greatly to the formation of children's attitudes, are obliged to include elements of character education in their students. One of these characters is the character of discipline. Children are not directly involved in learning activities and everyday problem solving. Yet this is very important for the development of children. Therefore, it is necessary to find a solution to this problem by using ice cream stick learning media. The ice cream sticks will be carried out using a reward and punishment system. In addition, giving punishment to children is illustrated by bad things, such as scolding children and punishing children, but the purpose of the teacher or parents giving punishment is so that children become disciplined in the future and do not repeat the mistake he had made. Based on the results of data analysis in the pre-study, a percentage of 44% was obtained, while in cycle I, a percentage of 60% was obtained. In cycle II, the percentage reached 82%, with the acquisition of these data there was a significant increase in children's disciplinary behavior in pre-research to cycle I and from cycle I to cycle II. Based on these data, this research can be said to be successful because in cycle II there was an increase, and it was included in the good category

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1910,040

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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