Notice bibliographique
Résumé
This study has been conducted to examine and determine the impact of internal evaluation on education quality of nursing group in Zabol University of Medical Sciences, Iran.This is descriptive study with correlational approach.Statistical population of this study consists of all members of nursing college (students, faculty members, staffs) that their number is equal to 200 members and statistical sample size obtained to 132 members based on Cochrane formula that has been chosen using simple random sampling method.Simple random sampling method was applied in this research to select members of nursing college (students, faculty members, staffs).Measurement instrument was a researcher-made questionnaire that consists of 35 questions in which, factors affecting education quality of nursing group of Nursing College of Zabol University of Medical Sciences have been examined.To determine validity and reliability of questionnaire, internal evaluation questionnaires were evaluated based on the analysis of a 30-member sample through SPSS software under the supervision of professional professors and Cronbach's alpha obtained to 0.89.Pearson Correlation Coefficient and regression were used for data analysis.Results obtained from data analysis show that there is a significant relationship between components of internal evaluation (scientific cooperation, objectives, creativity, program and bylaw, academic activities, information technology, and faculty members) and quality of education and of these components, objectives and creativity have the highest and lowest effect on quality of education, respectively.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,714 | 0,535 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».