Discrete-Time Bayesian Survival Analysis: The Impact of Stress Management Courses
Notice bibliographique
Résumé
Students fail to complete undergraduate degrees from universities for a variety of reasons. Although many factors exist that impact a student???s decision to leave university, common factors include stress, depression, burnout, anxiety, work, and financial difficulties. Some students may decide to stop out from university, putting their education on hold with the intention of returning and completing a degree. While universities offer health and counseling services to address students??? physical and mental well-being, many students do not seek help from counseling services when they need it. At Cal Poly Pomona, a growing number of undergraduate students have enrolled in stress management courses offered through the Department of Kinesiology and Health Promotion. In this thesis, we will use Bayesian survival analysis to assess the impact that a stress management course has on graduation rates by comparing students who enrolled in the stress management course to those who did not enroll in the course. Results show that students who enroll in the course attain graduation rates higher than those who do not take the course, particularly students who enroll during the early quarters of junior year. Additionally, students who enroll in the stress management course the first quarter of their junior year attain three- and four-year graduation rates higher than students who never enroll in the course when taking cumulative grade point average into account. It is important to note that the association between taking stress management courses and graduation rates should not be interpreted as a causal relationship between the two events.
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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 | 0,017 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».