Factors contributing to desertion among students in the Managerial Sciences Institute at UNAD-CEAD
Notice bibliographique
Résumé
The investigation on academic drop at ECACEN shows the major elements at play in this problem, based mainly in the light of these factors: academic performance, family income, educational level, type of institution, and age.UNAD as a higher education institution, and therefore UNAD?s Schoolof Administrative Sciences, Accounting, Economics and Business ?ECACEN CEAD Simon Bol?var, in the city of Cartagena, is no alien tothis phenomenon ?statistics of desertion in the previous two years show the following: from the second quarter of 2007 to the first quarter 2008, the drop was 37% for terms 2008 I ? II; in 2009, the drop was 29%, and for the second quarter of 2009, it was 24%.To prevent students dropping out from the School of Administrative Sciences, Accounting, Economics and Business in the CEAD ECAC Sim?n Bol?var, in Cartagena, many strategies have been deployed, namely: visits to townships, detention sites, homes, implementing the Sponsor plan, mandatory appointments with the Counseling department, a plan for student cooperation, inter-institutional agreements for the free use of classrooms, continued availability of the computing classroom at CEAD, telephone e-mail communications available, online and web-based campus, university welfare events, motivational talks led by the counseling department andcultural events.All these strategies were put forward without the support of a formal and thorough investigation of the causes generating it.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».