Interventional procrastination strategies for young adults in virtual settings: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUNDThe phenomenon of academic procrastination affects nearly 95% of post-secondary students within academia with its association seen in reduced academic performance. Amidst the onset of COVID-19, this systematic review aims to provide insight towards potential virtual interventions to support personal management of academic procrastination for young adults. METHODSThe selection procedure followed the Preferred Reporting Items for Systematic Review and MetaAnalyses (PRISMA) guidelines. The protocol was registered with PROSPERO (record ID: CRD42021234243). Studies were reviewed based on a pre-determined and piloted screening tool with study screening and extraction performed independently among two authors. After reconciliation, disagreements were settled by a third author. Study quality was assessed using the Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT) in duplicate. Heterogeneity in study designs, outcomes, and measurements precluded meta and statistical analyses; thus, a qualitative analysis of studies was provided. RESULTSA total of 49 studies were included with identification of two primary web-based interventions for reducing academic procrastination in a mobile app setting. The first intervention involves emotional management through increasing tolerance and modifying negative emotions which determines the activity with the highest likelihood of procrastination each day, and the subject's resilience or the subject's commitment should be emphasized. The second intervention involves mental imagery for subjects to feel an affinity for his/her future self, and thus decrease procrastination behaviours. CONCLUSIONTwo main virtual interventions were determined from the systematic review: (1) an intervention for managing personal emotions, and (2) an intervention that involves creating a mental image of one's future self.
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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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».