Assessing the effect of home-to-school distance on student dropout rate in Adi-Keyih sub-zone, Eritrea
Notice bibliographique
Résumé
This study assessing the effect of home-to-school distance on student's dropout rate in Adi-Keyih sub-zone, Southern administrative region, Eritrea. In the current study, correlational method is used to test the significance of home-to-school distance on dropout rate of students. The population of the study embraces all 24 schools in Adi-Keyih sub-zone and their 15,457 students. Out of the total students there were 1215 dropout students (7.9 %) and all of them have been included in the study. For comparative and inferential purposes, the same number of non-dropout students (1215) were selected using systematic random sampling methods and the sample of non-dropout students from each school is proportional to the active student population in each school. This approach yielded a total of 2430 students, which is 15.7 % of the total population. Data were collected from student's personal files by conducting field visits to each school and analysed using simple Chi-Square and logistic model. The finding of logistic regression analyses show that home-to-school distance has a direct effect on dropout rate: as home-to-school distance increases, the likelihood for a dropping out also increases. The relationship is statistically significant at P < 0.10. The study clearly demonstrates that home-to-school distance affect the dropout rate in Adi-Keyih sub-zone, but this result could not be generalized across the whole country as it requires a bigger and more detailed study.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».