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Enregistrement W3082076816 · doi:10.47678/cjhe.v50i2.188715

Risk and protective factors for anxiety impacting academic performance in post-secondary students

2020· article· en· W3082076816 sur OpenAlexaffvenueabout
Konrad Lisnyj, Regan M. Russell, Andrew Papadopoulos

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyLogistic regressionPsychological interventionPsychologyProtective factorOddsClinical psychologyAcademic achievementOdds ratioAt-risk studentsMedical educationMedicineDevelopmental psychologyMathematics educationPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This survey study measured the association between risk and protective factors of anxiety and its implications on the academic performance of 1,053 students at a four-year, public post-secondary institution in southwestern Ontario. Logistic regression analyses revealed 13 significant variables at the univariable level, while the multivariable model yielded seven significant factors. Students who felt hopeless significantly increased their odds of reporting anxiety adversely affecting their academic performance, while being able to manage daily responsibilities was the only protective factor against anxiety impacting students’ educational attainment. By planning, designing, and implementing proactive programs focusing on thesepredictor variables, such interventions can equip students against the debilitative influence of anxiety on their academic success.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,363 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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