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Enregistrement W2946982604 · doi:10.5539/ies.v12n6p1

Studying Away and Well-Being: A Comparison Study Between International and Home Students in the UK

2019· article· en· W2946982604 sur OpenAlexvenueno aff
Eman S. Alharbi, Andrew Smith

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonalityPsychologyWell-beingHigher educationRegression analysisControl (management)Big Five personality traitsGerontologySubjective well-beingQuality of life (healthcare)Quality (philosophy)Academic achievementSocial psychologyDevelopmental psychologyMedicineManagementPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to investigate the impact of being away from home on the well-being of international and domestic UK university students as a function of demographic factors, course load, support, personality, healthy lifestyle, and their employment of pre-planning and being at university strategies. A total of 510 students (n = 391 international and 117 British) completed an on-line survey to record demographic details and measure their well-being, quality of university life, and their being away from home strategies. The findings showed that International students reported greater quality of university life and used more pre-departure strategies; the female students reported a significantly more negative well-being and higher course demand than their male peers. A regression analysis showed that positive well-being was predicted by a positive personality, a healthy lifestyle, control and support for academic work, quality of university life and employing well-being strategies (using technology without over-reliance on it and the ability to unwind from study). Negative well-being, on the other hand, was predicted by a less positive personality and a less healthy lifestyle, a higher course demand, less control and support for academic work and less quality of university life. Moreover, the regression analysis showed that international students who employed more pre-departure strategies showed less negative well-being.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,370 · 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.

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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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