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Enregistrement W2755735949 · doi:10.1080/02615479.2017.1388776

Exploring the impact of mindfulnesss on mental wellbeing, stress and resilience of undergraduate social work students

2017· article· en· W2755735949 sur OpenAlexfundno aff
Audrey Roulston, Lorna Montgomery, Anne Campbell, Gavin Davidson

Notice bibliographique

RevueSocial Work Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésMindfulnessPsychologyThematic analysisPsychological resilienceMental healthClinical psychologyScale (ratio)AnxietyIntervention (counseling)Qualitative researchSocial psychologyPsychotherapistPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mindfulness is becoming more popular as emerging research demonstrates its benefits for self-care, by cultivating calmness and decreasing stress or anxiety. This pilot study aimed to measure the impact of a six-week Mindfulness course, modelled on the manualised treatment programme developed by Kabat-Zinn on the mental well-being, stress and resilience of undergraduate social work students in Northern Ireland. This was a mixed methods study involving two groups: (1) intervention group participants who attended a six-week Mindfulness course (April–May 2016) and (2) control group participants. Basic socio-demographic data were collected from all participants and all were invited to complete the Warwick-Edinburgh Mental Well-being Scale, the Perceived Stress Scale and the Resilience Scale during weeks 1 and 6. Statistical tests were used to compare mean scores from the scales, and qualitative data were manually analysed using thematic content analysis. Findings indicated significant changes in the scores for well-being, stress and resilience for the intervention group, but not for the control group. Mindfulness may not appeal to all students so it should not be a mandatory component of training, but may be offered as one of the wider approaches to self-care for undergraduate social work degree students.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations60
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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