MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400017255 · doi:10.5539/elt.v17n7p82

Motivation Differences Between Different Groups of International Business Students in Guangdong Communication Polytechnic

2024· article· en· W4400017255 sur OpenAlexvenueno aff
Wei-Wei Tu, Mohamad Jafre Bin Zainol Abidin, Fengfeng Zhang, Weizhi Chen

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Marketing Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMathematics educationPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the motivations of 332 students from Guangdong Communication Polytechnic, conceptualizing the students’ motivations for studying international business. The students answered a motivation questionnaire with 30 Likert-type questions. This questionnaire was built to collect information about students’ motivations to study international business for international business teachers and researchers. The questionnaire was adopted from Glynn (2009). The grading of the questionnaire was reliable and related to the students’ preparation before entering the polytechnic, their grade point averages in international business courses, and their faith in the relevance of international business courses for their future occupations. The conceptualization of motivation for studying international business was divided into five aspects, including internal motivation and individual relevance, self-efficiency and judgement anxiety, independence, occupation motivation, and degree motivation (Glynn, 2009). The result of this study showed that in their final year, international business students achieved the best performance in internal motivation and individual relevance, self-efficiency, and independence for international business learning. Second-year students had the best extrinsic motivation. The freshmen reported the most anxiety in assessments.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,255 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnglish Language TeachingMême sujetManagement and Marketing EducationTravaux en français237 207