FACTORS AFFECTING STUDENTS’ ENROLMENT IN URBAN AND REGIONAL PLANNING HIGHER INSTITUTIONS OF LEARNING WITHIN ENUGU STATE, SOUTH EAST OF NIGERIA
Notice bibliographique
Résumé
This study is aimed at determining the factors that are responsible for negative development in students’ enrolment as well as improving the popularity of Urban and Regional Planning among students during their admission. Urban and Regional Planning or Town/City/Physical Planning is a coordinating discipline concerned with spatial ordering of land uses in every environment. The research adopted survey method. Through this, quantitative analysis technique was utilized in the questionnaire representative samples data that generalized the population. The results of the students’ enrolment in Urban and Regional Planning are generally considered very poor. From the results in the table and bar chart, the Factor 1(F1): Geography as a compulsory subject for admission into Urban and Regional Planning affects students’ enrolment most with 88%. This is followed by Factor 5 (F5): Fear of unemployment after graduation. The third in affecting the enrolment is Factor 2 (F2): Course’s inadequate information; while the worst insignificant in affecting enrolment is Factor 6 (F6): High cost of the study which has 52%. The next insignificant is Factor 4 (F4): Candidates being Scared of Design with 61%, and barely insignificant being Factor 3 (F3) which is ignorance of the course’s graduates having 63%. It therefore recommended for remove of Geography as a compulsory subject for admitting students into the course study, providing solution to fear of unemployment or underemployment after graduation, sensitizing and educating people properly about the course.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».