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Enregistrement W4243543199 · doi:10.47678/cjhe.v48i3.188152

Stressing in the Fall: Effects of a Fall Break on Undergraduate Students

2018· article· en· W4243543199 sur OpenAlexafffundvenueabout
Heather Poole, Ayesha Khan, Michael Agnew

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésStressorPsychologyPsychological interventionStress (linguistics)Intervention (counseling)Scale (ratio)Clinical psychologyDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Universities across Canada are responding to increasing levels of student stress and mental illness by introducing a fall break. However, scant research has investigated the effectiveness of this intervention. Our team assessed perceived stress and the number of stressors experienced by students at McMaster University using established self-report stress questionnaires, comparing stress before and after the break. We found that despite the widespread expectation that a fall break will decrease student stress, the effects of this intervention are not straightforward. Students experienced fewer stressors after the break than before it, but experienced higher levels of overall stress. Additionally, stress varied according to several demographic variables, revealing some groups to be at higher risk for stress-related problems. Given the wide-scale adoption of fall breaks, we hope that this investigation can initiate dialogue about the importance of evidence-based decisions in the development of stress-reduction interventions for Canadian university students.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,391 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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