Predictors of psychological and physiological measures of graduate student health during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The COVID-19 pandemic brought on higher-than-normal levels of anxiety and depression, especially among graduate students whose academic trajectory was disrupted. However, not all graduate students were affected and therefore, it is important to identify potential protective factors. Method We recruited 61 graduate students whose research was directly impacted by the pandemic and examined their change in academic stressors since the onset of the pandemic. Hierarchical regression analyses were used to evaluate how perceived academic stressors brought on by the COVID-19 pandemic impacted anxiety, depression, and heart rate variability (HRV), and whether physical activity and trait resiliency independently buffered against the effects of stress. Results Graduate students who reported greater changes in academic stressors since the onset for the pandemic were more anxious and depressed. Moderate-intensity physical activity explained significant variance in anxiety whereas resiliency explained significant variance in both anxiety and depression. HRV was higher in males than females, aligning with sex differences in vulnerability to stress and mental illness. Conclusion Overall, the results suggest that resiliency and physical activity may offer unique protection against symptoms of anxiety and depression in graduate students experiencing increased academic stress during COVID-19. Institutions of higher education should consider investing in programs that encourage physical activity and promote resiliency by teaching mindfulness, stress management, and cognitive behavioral approaches.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».