Notice bibliographique
Résumé
Increased levels of stress and anxiety have negative impacts on nursing students’ mental health and education. The purpose of the MUSE pilot study is to assess the feasibility and impact of two methods of technology-assisted meditation on stress and anxiety: the MUSE headband and the Headspace meditation application. These forms of meditation have been shown in the literature to decrease levels of stress and anxiety and improve mental wellbeing. This pragmatic randomized control trial (RCT) occurred over a five-week time frame during fall 2019. In order to test the effectiveness of these interventions, eight nursing students at Queen’s University were recruited, three of whom withdrew. Individuals were eligible for this study if they were 2nd, 3rd, or 4th year Queen’s nursing students in the four-year stream or advanced standing track (AST) program. The study intervention consisted of two 10 to 15 minute meditation sessions per week for five weeks, which were conducted at Queen’s University School of Nursing. Participants completed validated self-reported pre- and post-surveys to evaluate stress and anxiety levels before and after the study. After the participants completed 10 mediation sessions, qualitative data was collected in order to gather feedback on participant experience. In this presentation the study purpose, procedures and outcomes will be discussed, while additionally highlighting the experience and perspective of novice undergraduate researchers. Future directions for data analysis and hopes of sharing the findings within the School of Nursing will be addressed.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,012 |
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 ».