The Influence of the Availability of Facilities and Infrastructure on Student Motivation at SMA Negeri 1 Parmaksian
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: This research aims to analyze the influence of the availability of facilities and infrastructure on student learning motivation at SMA N 1 Parmaksian. The method used is a quantitative inferential statistical method. The population of this study consisted of 195 students at SMA Negeri 1 Parmaksian, with a sample of 66 people. Data was collected through a closed questionnaire with 42 statement items. The results of the research show that there is a positive and significant influence on the availability of facilities and infrastructure on student learning motivation at SMA Negeri 1 Parmaksian. This research uses two types of analysis requirements, namely the normality test and the linearity test. The test results show that there is a positive relationship between the variables X and Y with a value of rcount = 0.404 > ttable (α = 0.05, n = 66) 0.235. Apart from that, the significance test shows that there is a significant relationship between the variables The hypothesis was tested through a regression equation test which produced the equation ỳ = 41.957 + 0.475 and the regression coefficient of determination r2 = 0.163. Hypothesis testing with the F test shows Fcount > Ftable = 12.478 > 4.00.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».