Experiencing Transition and Mental Distress: Narratives of First-Year University Students
Notice bibliographique
Résumé
Student mental health and well-being has become an area of increased attention and relevance within Canadian higher education. More university students every year report mental health problems and universities have developed strategies to promote student mental health. Direct-entry first-year university students are in need of unique support for their mental well-being because they are in a critical developmental time in emerging adulthood. The purpose of this inquiry was to explore the narratives of students who experienced mental distress during their first year of university. This inquiry asked: How do direct-entry university students, who identify as having undergone mental distress in their first year, experience the transition from high school to university? I engaged in a qualitative narrative inquiry methodology. I conducted narrative interviews with eight current undergraduate students who had entered university directly from high school and had experienced mental distress during their first year of university. In my analysis, I elucidated individual and collective narratives from these students’ experiences. The participants’ experiences were divided in two subsets of narrative portraits: current first-year students and current upper-year students. The subsets were distinguished by the participants’ temporal positioning to their first-year university experience. Two collective narratives emerged: entangled transitions and waves of mental distress. Through this inquiry, the participants engaged in narrative learning to restory their experience of transition and mental distress. To support the transitional experiences of direct-entry students, universities should implement holistic approaches that frame first-year university students as whole people and emerging adult learners.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».