A Review on University Students’ Resilience and Levels of Social Exclusion and Forgiveness
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this research is to review the relationship between university students’ resilience and levels of social exclusion and forgiveness. Study group of the research includes 355–206 (58%) female and 149 (42%) male–students who marked at least one item in Risk Factors Determination List. This study is a correlational survey model. The Resilience Scale, The Risk Factors Determination List, The Social Exclusion Scale for Adolescents and Forgiveness Scale are used as data collection tools. Pearson Product-Moment Correlation coefficient and Multiple Linear Regression Analysis are used in data analysis. In the wake of correlation analysis, a significant relationship cannot be found between resilience and forgiveness level. A negative and significant relationship is found between resilience and exclusion and negligence sub-dimensions of social exclusion. In the wake of regression analysis, sub-dimensions of social exclusion predict resilience. In order to increase the resilience of university students, rejection by their friends should be minimized, and in order to prevent individuals from being exposed to social exclusion, communication skills can be improved. Social support, which is among the protective factors of resilience, has an important place in life of university students. Therefore, social activities that every student can participate in can be hold.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».