The Relationship between Socio-Demographics and Stress Levels, Stressors, and Coping Mechanisms among Undergraduate Students at a University in Barbados
Notice bibliographique
Résumé
This study sought to learn about stress experienced by students enrolled in the Faculty of Social Sciences (FSS) at the University of the West Indies (UWI) in Barbados. This research was primarily undertaken to help UWI administrators/academic staff understand and address student stress. One hundred and six FSS students responded to:- (1) student perceptions on whether summer school courses were less stressful compared to semester courses, (2) the mean stress level associated with summer and semester courses, (3) FSS student stressors, and (4) coping mechanisms used by FSS students to handle stressors. The research revealed a statistically significant difference in the mean stress levels that students experienced between summer and semester courses. The key stressors identified were: (i) amount of work in each course, (ii) group projects being a nightmare, (iii) studying and working full-time, (iv) stress associated with work impacting studies, and (v) taking too many courses per semester. The primary coping strategies used by FSS students were: (i) taking some quiet time and then resuming studies, (ii) praying for renewed strength, (iii) sleeping more, (iv) eating more, and (v) engaging in a hobby. Statistically significant results were observed on several of the key stressors and coping mechanisms. The paper concludes by discussing implications for policy and practice which can aid UWI administration/academic staff to craft strategies that can assist in reducing the amount of stress experienced by students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».