Implication of COVID-19 on Post-Secondary Students’ Mental Health: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Nearing two nears into the current pandemic, COVID-19 is recognized worldwide for its devastating physical effects, with mandatory restrictions implemented to prevent the transmission of SARS-CoV-2. However, the world is only beginning to understand the pandemic’s mental and social side effects. As such, current research on consequential mental health from COVID-19 is still novel, and there is much more to be learned concerning the long-term psychological effects and damage from the pandemic. Discussion: The combination of online learning and social isolation due to COVID-19 has affected post-secondary students across North America as it relates to their overall well-being and mental health. Researchers have aimed to examine the psychological impact on students’ mental health, primarily through cross-sectional studies and self-reported surveys. Conclusion: Studies have determined that COVID-19 has increased mental health symptoms such as depression, anxiety, PTSD, as well as increased feelings of isolation, loneliness, and fatigue. Furthermore, drinking and substance use, poor sleeping patterns, and screen time have risen as a result of the ongoing pandemic. Relevance: These findings call for post-secondary institutions, health care providers, and governments to prioritize the mental health of future generations while providing support and intervention programs. Future research should focus on further investigating COVID-19’s long-term effects on the mental health of post-secondary students and exploring prevention methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».