Measuring Stress Experienced by University Students
Notice bibliographique
Résumé
Background: University students often report feeling intense stress, high anxiety, depressive feelings, low self-esteem, suicidal ideation, and substance abuse. This study presents a new questionnaire measure of student stress consisting of 30 items to investigate the symptoms of stress and potentially protective factors. Method: A total of 100 Canadian university students (mean age 20.2 years, SD=2.5, 33 males, 67 females) participated in an internet survey. They all completed our 30 item questionnaire dealing with the perceived stress of studying and exams, and with symptoms such as nightmares, depression, feelings of “being better off dead,” low self-esteem, and with potentially protective factors such as the extent of positive attitude to professors and pride in or contentment with the social status as a university student. Results: High proportions of students reported feeling, at least at times, better off dead (52%). About a half of them felt that most professors do not seem to like them (56%) and many reported nightmares about exams (53%). Lower perceived levels of student stress were associated with more positive feelings towards the professors (r=-.37) and with more pride in being a university student and the contentment with the related social status (r=-.25). The Cronbach alpha coefficient of internal consistency of our questionnaire was .87, i.e., satisfactory. Discussion: The high prevalence of nightmares about exams, feeling of “being better off dead,” or of not being liked by the professors is worrisome. Positive relations towards the professors or pride in or contentment about being a university student function as statistically significant but only weak and hence insufficient protective factors. Conclusions: More than 50% of students reported nightmares about exams, feeling of “being better off dead,” or of not being liked by the professors. Further research is needed to evaluate correlates of student stress to other protective factors than those explored in the present study.
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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 | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».