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Enregistrement W4316040309 · doi:10.1186/s12889-023-15010-5

Impacts of the COVID-19 pandemic on life and learning experiences of indigenous and non-Indigenous university and college students in Ontario, Canada: a qualitative study

2023· article· en· W4316040309 sur OpenAlexafffundabout
Farriss Blaskovits, Imaan Bayoumi, Colleen Davison, Autumn Watson, Eva Purkey

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesQueen's UniversityPhysicians' Services Incorporated Foundation
Mots-clésPandemicBiostatisticsQualitative researchIndigenousFocus groupPopulationSocial distanceMedicineMedical educationPublic healthQualitative propertyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SociologyNursingSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The years people spend attending university or college are often filled with transition and life change. Younger students often move into their adult identity by working through challenges and encountering new social experiences. These transitions and stresses have been impacted significantly by the COVID-19 pandemic, which has led to dramatic change in the post-secondary experience, particularly in the pandemic's early months when colleges and universities were closed to in person teaching. The goal of this study was to identify how COVID-19 has specifically impacted the postsecondary student population in Kingston, Ontario, Canada. METHODS: The Cost of COVID is a mixed methods study exploring the social and emotional impacts of the COVID-19 pandemic, with a focus on families, youth, and urban Indigenous People. The present analysis was completed using a subset of qualitative data including Spryng.io micronarrative stories from students in college and university, as well as in-depth interviews from service providers providing services to students. A double-coded phenomenological approach was used to collect and analyze data to explore and identify themes expressed by postsecondary students and service providers who worked with postsecondary students. RESULTS: Twenty-six micronarratives and seven in-depth interviews were identified that were specifically relevant to the post-secondary student experience. From this data, five prominent themes arose. Impacts of the COVID-19 pandemic on the use of technology was important to the post secondary experience. The pandemic has substantial educational impact on students, in what they chose to learn, how it was taught, and experiences to which they were exposed. Health and wellbeing, physical, psychological and emotional, were impacted. Significant impacts were felt on family, community, and connectedness aspects. Finally, the pandemic had important financial impacts on students which affected their learning and their experience of the pandemic. Impacts did differ for Indigenous students, with many of the traditional cultural supports and benefits of spaces of higher education no longer being available. CONCLUSION: Our study highlights important impacts of the pandemic on students of higher education that may have significant individual and societal implications going forward. Both postsecondary institutions and society at large need to attend to these impacts, in order to preserve the wellbeing of graduates, the Canadian labor market, and to ensure that the pandemic does not further exacerbate existing inequalities in post-secondary education in Canada.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0240,010
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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