A Comparative Study On The Physical Education Programs Of The Government And Private Schools In Tripura
Notice bibliographique
Résumé
The present research examines the physical education programs of the government and private schools in Tripura. For this study, the researcher has selected 88 nos. of government schools, which are under Vidyajyoti schools, and 28 nos. of private schools (government unaided). 88 nos. of Vidyajyoti schools (government) were selected by using the purposive sampling method: 55 nos. of Vidyajyoti schools, which are located in rural areas, and 33 nos. of Vidyajyoti schools, which are located in urban areas in Tripura. On the other hand, 28 nos. of private schools were selected by the same method: 18 nos. of private schools, which are located in rural areas, and 10 nos. of private schools, which are located in urban areas in Tripura. To obtain the data, the researcher used a questionnaire on the physical education program that was constructed and standardized by Dr. S. K. Paul under the name of S. K. Paul’s Physical Education Program Scale. This scale was administered to the physical education personnel of the rural and urban Vidyajyoti schools and private schools in Tripura. The obtained data was analyzed using descriptive statistics and inferential statistics (t-test). Descriptive statistics implied that the data was more or less normal. And a t-test revealed that there were significant differences in the physical education programs of Vidyajyoti and private schools in Tripura. So, the present study suggests that larger-scale studies are required for more generalization
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».