How Has Student Productivity Been Impacted by the Covid-19 Pandemic?
Notice bibliographique
Résumé
Undergraduate student productivity is an area of general concern. We define productivity holistically in that it is not simply an individual’s output but rather how an individual manages their life (i.e., their time, their sleep, their creativity, themselves). Because post-secondary requires students to self-regulate and manage their time beyond what they may have experienced in high school (Zimmerman, 1990), students who are new to university may have difficulties adjusting to their newfound self-management responsibilities. Additional, time management and self-regulation are put under threat with novel stressful situations (Strait et al., 2020). The COVID-19 pandemic is considered to be a novel stressful situation and, further, the pandemic has impacted students’ social lives, employment opportunities, and academic delivery potentially impacting students’ overall stress levels (Gallo, L., et al., 2020). Consider that post-secondary students experience higher levels of stress than the general public (Khan et al., 2018), therefore, it stands to reason that the advent of COVID-19 has further increased post-secondary students’ stress (Hafner et al. 2015). Therefore, we expect productivity of students to change, more specifically, to decrease because of the COVID-19 global pandemic. This is preliminary research in order to ascertain to what degree students productivity has decreased and learn from those whose productivity did not decrease, what strategies they were successfully able to incorporate to maintain or increase productivity. The intent is to use this research to adapt the methods of students who were successful in increasing or maintaining their productivity to pre-COVID-19 levels to help inform strategies during future pandemics or other novel situations which would cause stress and place productivity under threat. Department: Psychology Faculty Mentor: Dr. Rodney Schmaltz
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».