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Enregistrement W3209003059 · doi:10.15631/ubmrj.v9i1.136

Mental Health Assessment Among Nursing Students in University of Bohol

2021· article· en· W3209003059 sur OpenAlexaboutno aff
Princess Eddie Mae R. Sanchez, Joy L. Dacua, Erra Mae C. Josol, Edravelle M. Jumamoy, Sheribelle Anne B. Bohol, Pearly Joy P. Abucejo, Anna Rashica Pitlo, Bonnibella Jamora

Notice bibliographique

RevueUniversity of Bohol Multidisciplinary Research Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealth and Well-being Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthAssociation (psychology)Test (biology)PsychologyDescriptive statisticsClinical psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People faced numerous challenges due to the COVID-19 pandemic, and their lives were changed, particularly those of the students. Mental health is a state of well-being in which individuals can cope with the normal adversities in life (WHO, 2004). Good mental health is crucial for students as it could lead to satisfactory academic performance. This study aimed to assess the mental health status of the University of Bohol College of Nursing Students. It delved into the demographic profile and the mental health of the respondents in terms of psychological, physical, and emotional aspects; and looked into the correlation/association between the respondents’ profile and mental health status. It utilized the quantitative, descriptive-correlational research design aided with a modified questionnaire adapted from an article entitled “Here to Help, Body Image, Self-Esteem, and Mental Health” by the Canadian Mental Health Association. Two hundred randomly selected nursing students from the University of Bohol who were enrolled in the 2nd Semester, SY 2021- 2021 were included in the study. Results revealed that respondents have good mental health in terms of psychological, physical, and emotional aspects. When data were subjected to Spearman’s rank test of correlation and chi-square test of association, results revealed that age is significantly correlated to mental health and that the gender and year level has no significant association to mental health.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,388 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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