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Enregistrement W2055438252 · doi:10.1080/03069880600942624

Measuring, monitoring and managing the psychological well-being of first year university students

2006· article· en· W2055438252 sur OpenAlexfundno aff
Richard G. Cooke, Bridgette M. Bewick, Michael Barkham, Margaret M. Bradley, Kerry Audin

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Guidance and Counselling · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésAnxietyPsychologyPopulationHigher educationPsychological well-beingClinical psychologyMedical educationApplied psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper profiles the psychological well-being of students in their initial year of university. There were three aims: to measure the impact of arrival at university on the psychological well-being of first year students, to monitor (i.e. profile) the shape of psychological well-being across the first year, and to investigate how students manage their well-being in relation to the use of university counselling services. Data were collected on four occasions, with 84% of all first year students at a UK university (4,699 students) completing the questionnaire on at least one occasion. Psychological well-being was assessed using the GP-CORE, a general population form of the CORE-OM. Results show that greater strain is placed on well-being once students start university compared to levels preceding entry. This strain rises and falls across the year but does not return to pre-university levels. Items tapping depression and anxiety suggest that the first year of university is a time of heightened anxiety but not a particularly depressive time. The findings are discussed in relation to students’ experience of higher education and how to match student needs with university counselling service provision.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations312
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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