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Enregistrement W4320509365 · doi:10.2991/978-94-6463-036-7_106

An Exploration of the Market Opportunity for Chinese Student Mental Health Solutions

2022· book-chapter· en· W4320509365 sur OpenAlexaff
Yuhan Liu, Hanlin Yang, Xiangyi Liu

Notice bibliographique

RevueAdvances in economics, business and management research/Advances in Economics, Business and Management Research · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesYuhan
Mots-clésTest (biology)Mental healthGovernment (linguistics)Economic shortagePsychologyService (business)Competition (biology)Public relationsGlobalizationMedical educationApplied psychologyMarketingPolitical scienceMedicineBusinessPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the rise of globalization and social competition, Chinese students are more likely to suffer from psychological problems in recent years.The Chinese government has required that students need to take mental tests each year.However, there are many deficiencies in the current test form and social support.To explore this market and find potential improvement opportunities, the researcher conducted a cross-sectional study using an online survey and online interviews.The researcher did an online market survey of 194 people size, then narrow the target group to the students and parents.The researcher found that over 76% of 101 students would like to take the regular test or service and 78% of 66 parents were in favor of the proposal to care about their children's mental health.About 71.13% of participants announced that if services endorsed by authoritative psychological institutions could enhance their trust in the service.In the interview, the 5 interviewees all mentioned the shortages of existing test form.The researcher thinks the whole business model should include three factors to work better: cooperation with authority organizations, effective testing form, and excellent services.In response to this, the researcher improved the test into two steps: quantitative scoring questions and game-based assessments.In conclusion, a huge demand for Chinese students' mental health market exists, there are over 60% of students think they are suffering from mental issues and need treatment.Quantitative questions and game-based assessments could increase the accuracy of the test.The researcher suggested further research in terms of bigger sample size, more comprehensive information collection, and decreasing the risk of adverse selections to complete this model and keep eye on the policy of the government of China to catch more opportunities.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,297 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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