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Enregistrement W6893444699 · doi:10.5281/zenodo.15723411

Extent of Compliance of Alternative Delivery Modes in Senior High School: Basis for an Intervention Plan

2025· dissertation· en· W6893444699 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Learning and COVID-19
Établissements canadiensNOSM University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlexibility (engineering)Nonprobability samplingCompliance (psychology)Plan (archaeology)Intervention (counseling)Work (physics)The Internet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to maintain learning continuity during extended school disruptions, the Philippine educational system had to make the transition to Alternative Delivery Modes (ADM). The purpose of this study was to assess the level of ADM implementation and compliance in senior high schools in the Camalaniugan District during the 2024–2025 academic year. The study included document analysis, interviews, and survey questionnaires as part of a descriptive-correlational research design. Teachers chosen through purposive sampling were among the respondents. To ascertain the associations between variables, quantitative data were evaluated using weighted mean, frequency, percentage, and Pearson's r. The results showed that although ADM standards were somewhat met, problems remained in areas including poor internet access, delayed module creation and delivery, more work for teachers, and little parental assistance. In spite of this, schools showed flexibility by creating community learning centers and fortifying their relationships with regional partners. The effectiveness of implementation and adherence to ADM standards were found to be significantly positively correlated. The study comes to the conclusion that localized innovations and ongoing institutional support are essential for enhancing the delivery of ADM. It is suggested that DepEd strengthen ADM-specific teacher preparation and resource mobilization, as well as institutionalize barangay-based learning support centers.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,262 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
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