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Enregistrement W2982694013 · doi:10.11575/prism/37219

Coping with Distal and Proximal Stressors: A Transactional Model of Stress Among First-Year Undergraduate Students

2019· dissertation· en· W2982694013 sur OpenAlexfundno aff
Julia C. Poole

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesKillam Trusts
Mots-clésStressorCoping (psychology)PsychologyTransactional analysisTransactional leadershipClinical psychologyApplied psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transition to post-secondary education has been cited as a period of high stress, and increased rates of mental health concerns among undergraduate samples suggest that many students are poorly equipped to cope with this transition. The current study utilized the transactional model of stress (Folkman & Lazarus, 1984) to address the need for a comprehensive model of stress and coping among undergraduate students. A sample of first-year undergraduate students completed self-report questionnaires within the initial months of their first term (Time 1; n= 788) and again within the final months of their second term (Time 2; n= 621). Structural equation modeling was used to analyze the associations among stress and coping variables at the start of the year, including distal stressors, proximal stressors, appraisal of stressors, coping strategies, and emotion regulation strategies, with mental health outcomes at the end of the year, including depression, anxiety, and life satisfaction. Results indicated that stress and coping variables at the start of the year explained almost half (45.3%) of the variability in mental health outcomes at the end of the year. Taken together, the structural model provides a useful framework for the conceptualization, assessment, and treatment of stress-related mental health concerns among first-year undergraduate students. Clinical implications and directions for future research and theory development are discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,319 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2019
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