Study on the Influence of Adult Attachment on College Students' Mental Health and Well-Being
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the impact of adult attachment on college students' mental health and well-being. Methods The “Revised Adult Attachment Scale” (AAS), “Symptom Self-Rating Scale” (SCL-90) and “General Well-being Scale” (GWB) were selected to conduct a questionnaire survey of 200 universities in an undergraduate college in Hengyang. , And perform statistical analysis on the data. Results (1) There was a certain difference in attachment among college students of different genders and professional categories (P<0.05); (2) There were certain differences in the SCL-90 scores of college students of different grades and professional categories (P<0.05); (3) The totality of college students of different genders There is a certain difference in well-being (P<0.05); (4) There are certain positive and negative correlations between adult attachment and SCL-90 score and overall well-being. (5) In the regression analysis of adult attachment to SCL-90, the higher the anxiety score, the higher the scl-90 scale score, and the worse the mental health; the higher the closeness dependence composite score, the lower the scl-90 scale score. Mental health is good. (6) In the regression analysis of adult attachment to overall well-being, the compound dimension of closeness dependence is a positive predictor, and the anxiety dimension is a negative predictor. Conclusion (1) Both adult attachment and SCL-90 have significant differences in professional categories; adult attachment and college students' overall well-being have significant differences in gender. (2) There is a close relationship between adult attachment and college students' mental health and overall well-being; (3) Adult attachment has a predictive effect on college students' mental health and overall well-being.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».