Mental Health Associations with Academic Performance and Education Behaviors in Canadian Secondary School Students
Notice bibliographique
Résumé
Course grades, as an indicator of academic performance, are a primary academic concern at the secondary school level and have been associated with various aspects of mental health status. The purpose of this study is to simultaneously assess whether symptoms of mental illness (depression and anxiety) and mental well-being (psychosocial well-being) are associated with self-reported grades (in their primary language [English or French] and math courses) and education behaviors (school days missed due to health, truancy, and frequency of incomplete homework) in a sample of secondary school students across Canada ( n = 57,394). Multivariate imputation by chained equations and multilevel proportional odds logistic regressions were used to assess associations between mental health scores, academic performance and education behaviors. Lower depression and higher psychosocial well-being scores were associated with better grade levels in both math and language courses, as well as better education behaviors. In turn, better education behaviors were associated with higher course grades. Depression scores and psychosocial well-being scores remained associated with higher grades after controlling for education behaviors, however the magnitude of association was diminished. Results indicate that the effects of mental health factors were partially attenuated by education behaviors, suggesting while reduced class attendance and poor homework adherence were associated with both academic outcomes and mental health, they do not account entirely for the association between lower grades and worse mental health.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 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 ».