Evaluating an online well-being program for college students during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The global COVID-19 pandemic has aggravated challenges involving college students’ mental health and well-being. Some literature suggested developing online programs to address the pandemic’s impact on college students’ mental health and well-being. Thus, this study assessed if significant improvement in well-being among college students can be observed after introducing an online well-being program.Methods: The study utilized a quantitative methodology, mainly using a two-group pretest-posttest design on 178 college students in a private college and state university. The experimental group received 3 months of the well-being program while the control resumed their activities of daily living (ADL). The modified positive emotion, engagement, relationship, meaning, and accomplishment (PERMA) profiler questionnaire was the primary evaluation instrument that measured the participants’ well-being. The first phase gathered the participants’ relevant profile and background, and the last phase concluded with the evaluation of the program. Data were analyzed using SPSS v.21.Results: Based on the post-evaluation PERMA scores, the experimental participants (M = 7.21, SD 1.70) did not differ much from the control (M = 7.07, SD = 1.55) according to a t-test t(176) = –1.07, p = 0.57 as computed using a two-sample independent t-test at a significance level of α = 0.05. The overall PERMA score description is normal functioning. The Pearson correlation of the experimental group’s pre-test and post-test scores (r(91) = 0.01, p = 0.904) and the control (r(83) = 0.04, p = 0.732) group did not indicate an evidence of a significant relationship.Conclusion: The results do not provide evidence of a significant difference and relationship between the experimental participants’ pre-test and post-test PERMA scores after the online well-being program.
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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 | 0,018 | 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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 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 ».