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Enregistrement W7117987081 · doi:10.55681/devote.v4i4.4695

PENINGKATAN KEMAMPUAN PUBLIC SPEAKING MAHASISWA MELALUI PELATIHAN INTERAKTIF BERBASIS PRAKTIK

2025· article· W7117987081 sur OpenAlexaff
Ummi Qalsum Arif

Notice bibliographique

RevueDEVOTE Jurnal Pengabdian Masyarakat Global · 2025
Typearticle
Langue
DomainePsychology
ThématiqueCommunication in Education and Healthcare
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic speakingPresentation (obstetrics)AdaptabilityCommunication skillsPublic universityProfessional developmentProfessional communication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public speaking is an essential skill for university students as future professionals across various fields. However, many students still face difficulties in expressing ideas clearly and convincingly, mainly due to a lack of confidence, experience, and understanding of effective communication techniques. This community service program aimed to provide structured training that not only introduced theoretical concepts but also offered hands-on practice through interactive activities. The methods included lectures, workshops, presentation simulations, and final evaluations to assess participants’ progress. Results showed that around 90 % of participants experienced significant improvement in confidence, content mastery, presentation structure, and appropriate use of body language. Participants also reported that the training helped them manage nervousness and enhance adaptability in diverse speaking situations. Overall, the program proved effective in equipping students with relevant and applicable public speaking skills suited to both academic and professional environments. Additionally, the program encouraged students to continue practicing independently, broaden their understanding of modern communication strategies, and build collaborative networks with peers who share similar interests in self-development and professional competence. This initiative is expected to create a supportive and sustainable learning environment for the future development of students’ speaking abilities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,007

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,356 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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