Hypothetical Analysis of the Effects of Climate Change on Mental Health of Undergraduates in Alex-Ekwueme Federal University, Ebonyi State of Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Mental health (MH) effect caused by climate change, particularly on adolescents and adults is a call for concern. This study aimed at exploring the effects of climate change on the mental health of Undergraduates of Alex Ekwueme Federal University, Ndufu-Alike, Ebonyi State. METHODS: An institutional based cross-sectional study was adopted. The population consisted of 10,000 students. The sample for the study consisted 216 undergraduates. The instrument for the study was a self-structured questionnaire titled: Effect of Climate Change on Mental Health (ECCMHQ). Data was analyzed using bivariate correlational analysis to determine the association of climate change with the effects of MH, while structural equation modelling was used to test the hypotheses. RESULTS: The findings showed that climate change was positively correlated with stress disorder (r = 0.25, p <.01), anxiety (r = 0.32, p <.01), depression (r = 0.26, p <.01), trauma (r = 0.28, p <.01), substance abuse (r = 0.30, p <.01), suicidal ideation (r = 0.25, p <.01), fatigue (r = 0.27, p <.01) and suicidal guilt (r = 0.17, p <.05). There was no evidence of a correlation between climate change and post trauma (r = 0.12, p =.45) and a negative correlation with trauma (r = -0.16, p <.05). CONCLUSION: The study concluded that climate change can lead to tremendous mental health effects such as anxiety, PTSD, apocalypse, fear with their consequential chronic psychological dysfunctions. Nevertheless, challenges can be averted if an environmental health education intervention is urgently mounted by the university management.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».