The Determinants of Life Satisfaction: High School Students in Regina
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Enhancing the quality of life of people is regarded as the cornerstone of health promotion, which seeks to empower people to improve their overall health and well-being (Diener, Suh, Lucas, & Smith, 1999; Epp, 1986; Raphael, 1996). High school students face myriad stressors and challenges in the academic environment. The high school environment has been depicted as one that has a large number of students, more rigid academic tracking, less emotional and instructional support from teachers, and greater emphasis on high academic achievement than that of a middle school.1 It is also an environment that exposes adolescents to greater pressures to engage in antisocial behavior and to more intense peer pressure (Barber & Olson, 2004; Isakon & Javis, 1999; Seidman & French, 1997). As earlier studies have shown that life satisfaction among children and adolescents is strongly related to their academic achievement (Baker, Terry, Beridger, & Winsor, 1997; Noddings, 2003) and mental health (Lewinsohn, Redner, & Seeley, 1991; Park, 2004), in this article I explore the level of life satisfaction and its correlates among high school students in Regina.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».