Quem está ficando para trás? Uma década de evasão nos cursos brasileiros de graduação em Administração de Empresas e Ciências Contábeis
Notice bibliographique
Résumé
Dropout from public and private institutions of higher education (IHE) is associated with considerable social, academic and economic losses. These losses affect all of society, as citizens directly or indirectly pay for their own education and that of their relatives. The main purpose of this study was to analyze the dropout behavior of students enrolled in undergraduate programs of Business Administration and Accounting at Brazilian IHEs between 2001 and 2010. Dropout rates were investigated per type of IHE and correlated with the percentage of students completing their courses within the ideal time frame. Our hypotheses were tested with ANOVA and the variables were submitted to simple and multiple correspondence analysis. Descriptive statistics showed higher dropout levels for Business Administration than for Accounting, but lower overall levels when compared to the literature. The median ideal-term course completion index was higher for Accounting, though not significantly. Less than a quarter of the students completed their courses within the expected five-year period. In general, our findings indicate that Accounting programs have lower dropout rates in universities and university centers, whereas Business Administration programs have higher dropout rates in colleges, schools, institutes and technological education centers. The results of this study are not intended as a generalization, but represent patterns observed within the classifications adopted in the study.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».