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Enregistrement W3188391985 · doi:10.3390/su13168949

Influence of Technostress on Academic Performance of University Medicine Students in Peru during the COVID-19 Pandemic

2021· article· en· W3188391985 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueTechnostress in Professional Settings
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTechnostressStructural equation modelingPsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicMedical educationMedicineStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study aims to validate and apply an instrument to assess the relationship between communication overload, social overload, technostress, exhaustion and academic performance. We performed a cross-sectional, analytical study of 2286 university medical students to assess the influence of technostress as a mediator of social media overload, communication overload and mental exhaustion and its detrimental effect on the academic performance of university students in Peru during the COVID-19 pandemic. The research model was validated using partial least square structural equation modeling (PLS-SEM) to establish the influence of variables on the model. Communication and social overload were found to positively influence technostress by correlations of 0.284 and 0.557, respectively. Technostress positively influenced exhaustion by 0.898, while exhaustion negatively influenced academic performance by -0.439. Bootstrapping demonstrated that the path coefficients of the research model were statistically significant. The research outcomes may help university managers understand students’ technostress and develop strategies to improve the balanced use of technology for their daily academic activities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle