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Enregistrement W7124170715 · doi:10.3126/smcrj.v7i1.89255

Examining the Connection between Quality Education and Employability: Insights from Educators and Individuals

2025· article· W7124170715 sur OpenAlexaff
Kabi Adhikari Thapaliya, Nathuram Chaudhary

Notice bibliographique

RevueSolukhumbu Multiple Campus Research Journal. · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Employability
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNexus (standard)Context (archaeology)Quality (philosophy)Public policyInterpretative phenomenological analysisContext effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The widespread notion, among both the public and scholars, is that developing countries like Nepal experience disparities in educational quality. Issues are regularly flagged in this regard at the policy level, academia, media, and public forums. Nevertheless, there is no research-based discourse about what “quality” means and how it is designed and implemented in different domains. In the case of Nepal, which this article focuses on, it is often presumed that education in public schools is outmoded, impractical, limited in hands-on training, and lower in standards compared to that in private schools. Therefore, the core objective of this study is to examine the nexus between quality education and occupational skills, drawing insights from educators and individuals. This article reviews a literature review and analysis of data, including surveys, interviews, and focus groups, to develop a framework for describing and discussing quality education in the context of Kathmandu, Nepal. Anchored in the interpretivist paradigm, this study employs an interpretative phenomenological methodology to explore and elucidate the lived experiences of the participants. The findings depict that good teaching, a supportive learning environment, and active involvement in extracurricular activities play a significant role in providing quality education, which helps students become professionally competent.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,316 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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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