Psychometric assessment of the Post- Secondary Student Stressors Index (PSSI)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous research has linked excessive stress among post-secondary students to poor academic performance and poor mental health. Despite attempts to ameliorate mental health challenges at post-secondary institutions, there exists a gap in the evaluation of the specific sources of stress for students within the post-secondary setting. METHODS: The goal of this study was to develop a new instrument to better assess the sources of post-secondary student stress. Over the course of two years, the Post-Secondary Student Stressors Index (PSSI) was created in collaboration with post-secondary students as co-developers and subject matter experts. In this study, we used a combination of individual cognitive interviews (n = 11), an online consensus survey modeled after a traditional Delphi method (n = 65), and an online pre- (n = 535) and post-test (n = 350) survey to psychometrically evaluate the PSSI using samples of students from Ontario, Canada. We collected four types of evidence for validity, including: content evidence, response processes evidence, internal structure evidence, and relations to other variables. The test-retest reliability of the instrument was also evaluated. RESULTS: The PSSI demonstrated strong psychometric properties. Content validation and response processes evidence was derived from active student involvement throughout the development and refinement of the tool. Exploratory factor analysis suggested that the structure of the PSSI reflects the internal structure of an index, rather than a scale, as expected. Test-retest reliability of the instrument was comparable to existing, established instruments. Finally, the PSSI demonstrated good relationships with like measures of stress, distress, and resilience, in the hypothesized directions. CONCLUSIONS: The PSSI is a 46-item inventory that will allow post-secondary institutions to pinpoint the most severe and frequently occurring stressors on their campus. This knowledge will facilitate appropriate targeting of priority areas, and help institutions to better align their mental health promotion and mental illness prevention programming with the needs of their campus.
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 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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».