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Enregistrement W1771593602 · doi:10.5430/ijhe.v5n1p11

The Relationship between Socio-Demographics and Stress Levels, Stressors, and Coping Mechanisms among Undergraduate Students at a University in Barbados

2015· article· en· W1771593602 sur OpenAlexvenueno aff
Nadini Persaud, Indeira Persaud

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealth and Well-being Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStressorDemographicsCoping (psychology)PsychologyClinical psychologyDevelopmental psychologyDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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