Predicting Academic Success and Psychological Wellness in a Sample of Canadian Undergraduate Students
Notice bibliographique
Résumé
Introducción. Los estudiantes universitarios necesitan enfrentarse con nuevos y complejos roles y conseguir el éxito académico. Este artículo explora la ejecución académica y el bienestar psicológico entre estudiantes universitarios de Canadá.Método. Utilizando una muestra de conveniencia, un total de 501 estudiantes de Regina, Saskatchewan participaron en el estudio mediante un autoinforme.Resultados. Los análisis de regresión múltiple mostraron que los alumnos mayores y los más satisfechos con su salud física tenían mayores niveles de bienestar psicológico, indicaron mayores aspiraciones educativas, iban a clase con más regularidad, pasaban más tiempo estudiando, y aquellos cuyos padres tenían un nivel educativo mayor obtuvieron mejores resulta-dos académicos. Por otro lado, los hombres más satisfechos con su apariencia física, su auto-imagen, o con sus relaciones con los demás, puntuaron más alto en la escala de satisfacción vital, informaron de un mayor sentido de aspiraciones vitales y obtuvieron mayores niveles de bienestar psicológico.Discusión y Conclusiones. Los resultados del estudio contribuyen a la investigación en bienestar y ejecución académica de los estudiantes. Aumentando la comprensión de los factores que influyen en ambas variables los educadores, orientadores, consejeros académicos y profesionales de la salud estarán más equipados para diseñar estrategias de intervención que permitan mejorar los resultados del aprendizaje y conectarlos con la calidad de vida.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».