Maximizing Efficacy of Animal Visitation Programs (AVPs) on Campus
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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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».