ACADEMIC ENGAGEMENT PADA MAHASISWA ATLET
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran keterlibatan \nmahasiswa atlet secara akademik dan mengetahui strategi dalam mengupayakan \nacademic engagement (keterlibatan akademik). Fokus penelitian ini adalah untuk \nmemahami bentuk-bentuk academic engagement (keterlibatan akademik) pada \nmahasiswa atlet dan bagaimana strategi mereka untuk berusaha memiliki \nacademic engagement (keterlibatan akademik) tersebut. Academic engagement \ndibagi menjadi 3 dimensi dimana terdapat dimensi behavioral engagement, \ncognitive engagement, dan emotional engagement. Dimensi tersebut berfungsi \nbersama dalam mencerminkan pendekatan positif individu untuk belajar di bidang \nakademik (Fredricks, Blumenfeld, & Paris, 2004). \nMetode penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan tipe \npenelitian studi kasus instrumental. Pemilihan partisipan menggunakan \nNonprobability sampling dengan teknik purposive sampling. Partisipan berjumlah \ntiga orang yang terdiri dari dua perempuan berusia 21 tahun dan satu laki-laki \nberusia 20 tahun. Ketiga partisipan merupakan mahasiswa atlet yang berada di \nfakultas Psikologi. Proses pengambilan data menggunakan wawancara semi \nterstruktur dan dianalisa menggunakan analisa tematik theory-driven. \nHasil penelitian ini menunjukkan bahwa tiga dimensi dalam bentuk-bentuk \nacademic engagement pada mahasiswa atlet antara komponen-komponennya \nmemiliki perbedaan erat antar masing-masing partisipan. Ketiga partisipan \nmemiliki perilaku yang berbeda-beda yang ditunjukkan dalam dimensi behavioral \nengagement, dimensi cognitive engagement, dimensi emotional engagement yang \ntergabung dalam academic engagement mereka. Ketiga mahasiswa atlet juga \nmenunjukkan kelelahan setelah mengikuti latihan rutin saat proses pembelajaran \nberlangsung di kelas. Strategi yang digunakan masing-masing mahasiswa atlet \nberbeda-beda dalam mengupayakan academic engagement.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.080 | 0.018 |
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".