Rasgos de personalidad, preferencia vocacional, autoestima y su relación con la elección de la carrera en estudiantes de 11mo grado, Instituto Nacional Amistad Quebec, Teustepe-Boaco, I semestre 2017
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo analiza la relacion entre Rasgos de Personalidad, Preferencia Vocacional, Autoestima con la eleccion de la carrera de los estudiantes de 11mo grado del Instituto Nacional “Amistad Quebec”, Teustepe-Boaco, I Semestre 2017. Teniendo en cuenta que el elegir la carrera es una realidad de los y las adolescentes bachilleres que les permitira en el futuro satisfaccion personal, asi como un desempeno profesional optimo, esta debe realizarse de manera reflexiva, atendiendo sus intereses, preferencias vocacionales y rasgos de personalidad. El objetivo general propuesto fue analizar la relacion entre rasgos de personalidad, preferencia vocacional y autoestima con la carrera de su eleccion. Se utilizo el enfoque cuantitativo, al mismo tiempo es una investigacion descriptiva y de corte transversal. Para recolectar la informacion se llevo a cabo la aplicacion de tres instrumentos psicologicos los cuales fueron: Cuestionario de los 16 Factores de Personalidad-Forma C, (adolescentes) Escala de Preferencia Vocacional (KUDER) y el Cuestionario de Autoestima de Coopersmith. Previamente se les realizo una encuesta a los y las participantes del estudio con el fin de conocer informacion sobre aspectos demograficos y carrera que deseaban estudiar. Para el procesamiento de la informacion se utilizo el programa de estadisticas avanzadas para estudios sociales (SPSS Version 21) en donde se codificaron y analizaron cada una de las variables. Los resultados de esta investigacion revelan que los y las adolescentes de la muestra, en cuanto a sus factores primarios de personalidad se ubican en los valores medios, ya que son sujetos que estan en proceso de desarrollo de la misma. Con respecto a la preferencia vocacional las que obtuvieron mayor porcentaje son las escalas persuasiva y el trabajo de oficina Asi mismo se constato que existe relacion entre factores primarios de personalidad, preferencia vocacional y autoestima con la eleccion de la carrera.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".