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教师表现之间的描述性定量研究
收到：2024年4月27日；修订：2024年5月11日；接受：2024年5月18日；发表：2024年5月24日，摘要这项研究涉及教师的表现和学生学习成果在洛伦佐·S·S·萨莫恩托（Lorenzo S. Sarmiento Sr.）国家高中的11年级学生中的影响。这项研究的主要目的是确定教师的表现和学生学习成果的水平，从他们的指标，教师的表现和学生学习成果之间的显着差异以及教师表现的哪些领域显着影响学生的学习成果。此外，本研究还使用了定量相关设计，在Lorenzo S. Sarmiento Sr.国家高中的11年级学生中有202名受访者。平均加权平均值，Pearson R和多元回归分析是本研究中使用的统计工具。与此同时，结果表明，在课程计划，分娩和评估学生表现方面，教师在11年级学生中的表现很高。同样，结果表明，关于教学，评估以及通用技能和学习经验的11年级学生的学生学习成果很高。此外，教师的表现与学生学习成果之间存在很高的相关性和显着的关系。因此，这导致了否定假设的拒绝。此外，教师表现的两个领域表现出高度的评级，这些评级很高。关键字：CSS，教师的表现，学生学习成果，菲律宾简介因此，教师可以继续进行教学的表现，从而通过为他们的需求提供新的活动，以发展他们的听力技巧，公开演讲和课堂上的写作，而学生也可以参与教师的讨论，以取得更好的进步并提高他们的学术表现。
供应链数据的描述性分析
Jacek Piwkowski 4，Ewelina Jurczak 5摘要：目的：该研究的目的是对供应链数据进行描述性分析，其目的是揭示可以为战略决策提供依据的模式和关系。设计/方法论/方法：通过17列（11个分类和6个数值变量）进行了200列观察的数据集，经过精心分析。分析包括代表客户标识符，销售日期，交易价值，折扣，货币和地理细节的变量。数据预处理可确保不存在丢失值或重复项，从而提供了随后分析的鲁棒性。采用了各种统计工具和可视化技术，包括直方图和相关矩阵，以阐明数据的特征。发现：数据集中的关键发现揭示了交易的净值和总值之间的鲁棒线性关系。同时，有序的数量显示了与总价值的非线性关系。高浓度水平在地理位置和客户活动中被注意，大多数交易发生在特定地点和数量有限的客户中。数据还表现出许多独特的产品标识符和描述值，表明供应链中的项目范围不同。实际含义：该研究为供应链优化提供了可行的见解。认识到交易价值和客户地理的模式可以指导物流，库存管理和目标营销中的战略决策。此外，了解产品多样性和销售集中度可以告知供应商谈判和风险管理。独创性/价值：该研究通过应用全面的描述性分析来揭示固有的数据模式，从而为供应链管理领域做出了贡献。它唯一结合了各种分析技术，可以将有意义的见解与直接实用应用一起，尤其是在提高供应链操作和客户细分策略的效率方面。关键字：供应链，描述性分析，数据分析。
一项描述性研究，以评估知识和
抽象的手卫生是事实证明的主要措施，可有效排除HCAI和抗菌耐药性的传播。但是，已经表明，HCW在遵守不同情况下的手卫生建议方面遇到困难。因此，研究了问题和研究者的经验的强度，重要的是要了解病房服务员关于手动卫生的知识和实践，以防止医院获得的感染。使用描述性研究设计的定量研究方法进行了这项研究。使用方便的抽样技术评估了60名病房服务员。结果表明，平均知识百分比为35，SD 3.61，平均实践百分比为49.58，SD2.21。研究表明，有53.33个样本知识渊博，而60个样本的卫生实践差。在病房服务员的知识和实践评分之间存在较弱的正相关（'r'值0.10）。关键字：知识，实践，手工卫生，病房服务员，示范。
检测 AI 作者身份：分析 AI 检测的描述性特征
摘要 受人工智能在文本生成中日益重要的作用以及生成工具的潜在滥用的推动，本研究调查了区分人工智能生成的文本和人类创作内容的关键特征。我们制作了一个人工智能生成的 2,100 篇研究论文摘要的语料库，以比较人类和人工智能生成的文本之间的正式语言学和文体学特征，例如困惑度、语法、n-gram 分布和功能词频率。主要发现表明，人类撰写的摘要往往表现出更高的困惑度、更大的语法错误和更多样化的 n-gram 分布。为了区分这两种类型的文本，我们采用了各种机器学习算法，我们的随机森林实现在看不见的数据上实现了 0.986 的精度。值得注意的是，特征重要性分析表明，困惑度、语法和 n-gram 分布对人工智能检测分类具有很大的影响。我们的研究为日益重要的人工智能作者归属领域提供了对人工智能生成文本的辨别特征的细致研究。
通过描述性统计和机器学习进行全面的 GPR 信号分析
摘要 —本文全面分析了各种土壤特性如何影响探地雷达 (GPR) 接收信号的特征。这些特性包括介电特性、厚度、层数、雷达配置和表面粗糙度。本文使用 gprMax 进行了详尽的分析，模拟了不同的土壤介质场景，以展示这些参数如何影响 GPR 接收信号。所提出的方法通过描述性统计分析从接收信号中提取关键特征以表征土壤。然后，本文部署了机器学习 (ML) 技术，特别是随机森林 (RF) 模型和基尼均值减少杂质 (MDI) 作为度量，以识别数据集中最有影响力的特征。此过程从时域中提取一组简洁的特征，然后使用频域特征进行扩展。所提出的方法不仅可以有效地捕获高维 GPR 数据中的关键信息，还可以降低其维数，确保保留基本信息。使用这些重要特征而不是复杂的原始 A 扫描数据来训练 ML 和深度学习 (DL) 模型，可以实现更准确的土壤湿度和地下分析。
关于障碍和促进者的专家意见，参加了2型糖尿病的加纳成年人的体育锻炼：一项定性描述性研究
摘要：大多数患有2型糖尿病（T2DM）的成年人尽管在改善健康成果方面的重要性，但仍未达到其体育锻炼（PA）目标。我们的研究目的是探索有关医疗保健专业人员对参与T2DM加纳成年人的障碍和促进者的意见。使用定性描述性设计，通过与加纳糖尿病管理经验丰富的13位医疗保健专业人员的半结构化访谈收集数据。在主题分析中确定了与PA障碍和促进因子有关的三个主要主题：与卫生系统有关的因素，医疗保健从业人员因素和患者因素。对物理治疗师和治疗中心的可访问性不足阻碍了PA计划的提供。护士和医生对T2DM患者的有效PA干预缺乏足够的知识和培训。患者咨询期间的时间限制有限关于PA的讨论，而与获得物理治疗相关的成本则提出了重要的挑战。患者由于对医生的依赖而经常无视物理治疗师的建议，有些患者认为PA与糖尿病治疗无关。尽管有这些障碍，但医疗保健专业人员还是表达了对PA促进者的信念，包括将物理治疗师和糖尿病教育者整合到糖尿病护理中，提供结构化的运动资源，改善课程计划以在健康科学教育中强调PA，并解决知识差距和误解。这项研究的发现应告知该人群量身定制的PA计划的开发。总体而言，这项研究强调了与患者有关的与患者有关的与医疗保健系统相关的因素，这些因素影响了加纳T2DM的加纳成年人。
对学院学生的描述性定量探索期间的诺言学院学生大流行期间
摘要“诺言”一词用于被认为具有更高风险状况的学生，这不仅对学生有负面影响，而且对他们参加的高等教育机构也有负面影响。这项定量研究探讨了COVID-19病毒如何影响美国各种高等教育机构的学生人数，并发现在这一前所未有的学生类别和学生人口统计学时期，在这个前所未有的时期，在这个前所未有的时间里影响了学生。这项研究发现了承诺特征的学生的统计学意义，并介绍了有关成功所必需的行为，活动和工具的数据，围绕Covid-19的疑虑以及对高等教育因素的意见。的含义，包括对学生的承诺需求，社会流动性和建议的更深入的了解。本研究表明，有望的学生继续需要学术资源，也需要降低压力水平和负担大学的方法。关键字：Covid-19，高等教育危机，Promise
对化学、生物等的使用情况的描述性分析……
作者：D Tin · 2023 年 · 被引用 6 次 — 本研究的目的是通过分析暴力非国家行为者 (VNSA) CBRN 事件数据库来探索非国家行为者对 CBRN 武器的使用情况。
无形的世界：画外音 +描述性成绩单
在中央公园[声音和数字声音的刺耳声音都会激发，然后突然变得安静] [相机在春季的一个阳光明媚的早晨降落在纽约市的中央公园。人们从事各种活动：野餐，播放音乐，绘画，与朋友见面。]配音：我们以多种方式表达自己：通过语言，手势，音乐，艺术。