Examining the Predictors of Mental Health Outcomes Among Undergraduate Postsecondary Students in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Symptoms consistent with mental illnesses such as anxiety and depression are dominant in both prevalence and in severity among North American post-secondary student populations over the past several years. This study examines undergraduate students’ self-reported symptoms consistent with two common mental illnesses in a Canadian context, and sheds light on several predictors of students’ mental health outcomes, including perceived contextual stressors, coping strategies, and perceived barriers to help seeking. Data for this investigation were obtained through the completion of self-administered questionnaires from a sample of 209 undergraduate students attending a public western Canadian university during the fall semester of 2014. Consistent with previous research completed among post-secondary populations, a considerable proportion of students self-reported symptoms consistent with anxiety and depression. The following variables made unique contributions to the prediction of the severity of students’ self-reported symptoms: living arrangement; contextual stressors, such as social/environmental maladjustment, academic achievement, curriculum and academic expectations, time/balance, and financial stressors; styles of coping, including functional/adaptive coping, mental and behavioral disengagement, and substance abuse; and perceived barriers to treatment, including fear of self-discovery and fear of therapy. The implications of these findings for future research and intervention at the post-secondary level are discussed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».