Maximizing Efficacy of Animal Visitation Programs (AVPs) on Campus
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mental health problems are commonplace in university, with 85% of students reporting elevated stress and 32% reporting clinically significant problems (Eisenberg et al., 2007; Garlow et al., 2008). Thus, programs that allow for the mitigation of stress and negative mental health symptoms have important implications for student well-being. Several studies have demonstrated that Animal Visitation Programs (AVPs) have positive effects on university students’ mental health. However, when it comes to equivalency across studies, very few have comparable interaction times. Examining the relationship between interaction time and stress mitigation is important to balance treatment efficacy and efficiency. To test this, participants completed a mental arithmetic task to induce stress, and were then given 35-min to interact with a therapy dog, with measurements being taken during the interaction at times of 5-, 15-, 25-, and 35-min. Interaction time led to significant improvements in self-reported negative affect, stress, and anxiety, but these did not improve at the same rate. Specifically, these measures showed maximal improvement at times of 5-, 15-, and 25-min, respectively. These findings have two main implications. First, as stress, anxiety, and mood do not improve at the same rate, interaction times may vary depending on the intention of the interaction. Second, since no measures showed significant improvements after 25-min, these findings indicate that it would be beneficial for AVPs to limit interaction time to a maximum of 25-min, in order to maximize the efficiency of the these programs while most benefiting students’ mental health. Faculty Mentor: Eric Legge Department: Psychology (Honours)
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle