The Characteristics of Canadian University Students’ Mental Health, Engagement in Activities and Use of Smartphones: A descriptive pilot study
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental health issues are on the rise which may impede university students' abilities to perform daily functions and interact with other community members. The objectives of the current study are to explore (1) the characteristics of university students' mental health and engagement in activities, (2) how students use their smartphones to support their mental health and engagement in activities, (3) student preferences for important features and functions of a smartphone application (app) that promote engagement in activities and (4) student perspectives about what data an app should collect as indicators of change in their mental health and engagement in activities. METHODS: We designed a pilot study and an online questionnaire with open and closed-ended questions to collect data exploring the association between student mental health and engagement in activities. The questionnaire included four sections: demographics, mental health and activity status and management, general smartphone use, and smartphone use to support mental health and engagement in activities. The data were analysed using descriptive statistics. RESULTS: = 18, 34.6%). The results of participants' engagement in self-care, productivity and leisure/play activities are reported. As well, participants' use of smartphones to support their mental health is described. CONCLUSIONS: This study provides a greater understanding of what features and functions to include and what data to collect when developing a novel app to support students' mental health and engagement in activities. Moreover, it clarifies the bidirectional relationship between mental health changes and self-care engagement, productivity/work and leisure/play domains.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle