Notice bibliographique
Résumé
This paper is on the seasonality of GPA. It is exceptionally under-researched, which is odd because of its potential applicability. The primary purpose of this paper is to build a framework on which future research may be conducted concerning the determinants of GPA through an intra-year lens. This may be of interest to universities, as knowing how GPA varies between seasons may be useful in their use of resources or course scheduling. \n I acquired most of my data from the Center for the Study of Student Life (CSSL); the rest (precipitation) was from the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). The CSSL provided me with data on GPA, class rank, credit hours, ethnicity, birthplace, year, and quarter. The NOAA provided data on precipitation readings gathered at the OSU airport.\n My findings were that fall and winter quarters are both negatively correlated with GPA when compared to spring quarter when using fixed-effects. Additionally, the coefficients associated with fall and winter quarters could not be proven to be statistically different from each other, so, while they are both worse than spring quarter performance, we cannot say that there’s a difference between the two.\n This paper asks many questions, the most important/intriguing of which are: Why does the most recent academic year have the lowest average GPA? Why does there exist a spring quarter spike? These are very important questions, and I hope to answer them with further research.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».