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Enregistrement W2334672612 · doi:10.21083/partnership.v10i2.3564

Supporting Student Wellness: “De-stressing” Initiatives at Memorial University Libraries

2016· article· en· W2334672612 sur OpenAlexaffvenueabout
Crystal Rose, Krista Godfrey, Kathryn Rose

Notice bibliographique

RevuePartnership The Canadian Journal of Library and Information Practice and Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthAnxietyPsychologyCoping (psychology)Medical educationMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Student mental health and wellness is a critical issue facing institutions of higher education across Canada. Mental illness is predicted to be the leading cause of disability at Canadian universities. This article looks at some of the recent data on how mental health issues such as stress, anxiety and depression are affecting academic performance. There is growing consensus amongst university administrators that student mental health is a campus-wide responsibility. Providing students with healthy and positive methods of relaxing and coping with stress is just another way that libraries can support learning and academic success and contribute to a campus culture that is supportive of wellness. Two branches of Memorial University Libraries in Newfoundland, the Queen Elizabeth II (QEII) and Grenfell Campus library, have undertaken initiatives to attempt to help decrease students’ anxiety levels during the particularly stressful end of semester, including extended-hours, yoga, pet therapy, games, fun “de-stressing stations”, and free hot beverages and snacks. Both branches surveyed students to obtain feedback on these initiatives and determine what impact students’ felt the initiatives had on their stress levels. These events also garnered positive exposure in both social and local media and provided a great promotional opportunity for the libraries. La santé mentale et le bien-être des étudiants est un problème crucial dont les établissements d’enseignement supérieur font face dans tout le Canada. La maladie mentale est prévue pour être la cause première de handicap aux universités canadiennes. Cet article discute les données récentes sur comment les maladies mentales telles que le stress, l’anxiété, et la dépression affectent le rendement scolaire. Un consensus se dégage parmi les administrateurs universitaires disant que la santé mentale des étudiants est une responsabilité de l’ensemble de l’université. Fournir aux étudiants les méthodes saines et positives de se détendre et de soulager le stress sont d’autres façons dont les bibliothèques peuvent soutenir à la réussite académique et contribuer à une culture universitaire qui soutien le bien-être. Deux filiales de la bibliothèque de l’Université Memorial en Terre Neuve, le Queen Elizabeth II (QEII) et la bibliothèque de Grenfell Campus, ont entrepris des initiatives, partiellement en partenariat avec le département des Services aux étudiants de l’université, afin d’aider à diminuer le niveau d’anxiété des étudiants pendant la fin du semestre qui est particulièrement stressante. Ces initiatives comprennent les horaires prolongés, le yoga et la méditation, la zoothérapie, les micro-pauses et des boissons chaudes et des casse-croûtes gratuits. Les deux filiales ont sondé les étudiants pour obtenir la réaction à ces initiatives et pour déterminer leur impact sur le niveau de stress selon eux. Ces événements ont recueilli une exposition positive dans les médias locaux et social et ont fourni aussi une grande opportunité de promotion pour les bibliothèques.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,020
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,353 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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