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Enregistrement W4403989652 · doi:10.6007/ijarbss/v14-i10/22204

Challenges and Quality Evaluation of Preschool Services in Malaysia a Study on the Experiences of Preschool Owners

2024· article· en· W4403989652 sur OpenAlexaff
Radhega Ramasamy, Gurdip Kaur Saminder Singh, Ranjit Kaur P. Gernail Singh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Academic Research in Business and Social Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Islamic Studies
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)BusinessPreschool educationPsychologyMedical educationMedicineDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study analyses the challenges faced by preschool owners in providing quality services and evaluate the research focuses overall quality of services provided by preschool owners, in Malaysia. Parent's naturally like their children to receive a high-quality education in a safe and nurturing environment, but this is not always the case as many parents are faced with problems such as a lack of accurate information. In the methodology part, this study was conducted by quantitative approach. Meanwhile, the instrument of this study is a questionnaire, and the items were adapted from previously validated studies. Data collected through an online survey, and the sample size for this study comprised 300 parents and 114 preschool owners who were chosen via simple random sampling. The random sampling method was used since it produced an unbiased representation of the population and conduct statical analysis. Based on statistical analysis SPSS version 26, the results data was valid and reliable. These research consequences offer some extremely persuasive results that would aid Malaysian preschool facilities in understanding the determinants that motivate parents to send their children to a particular preschool. Additionally, these findings potentially enhance preschool operators develop better services that would meet parents' demands and requirements.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil0,771

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,401
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,165 · 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.

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

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