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Enregistrement W4379385063 · doi:10.1080/07294360.2023.2218810

Educators’ lived experiences of encountering and supporting the mental wellness of university students

2023· article· en· W4379385063 sur OpenAlexafffundabout
Lisa McKendrick-Calder, Julia Choate

Notice bibliographique

RevueHigher Education Research & Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesMacEwan University
Mots-clésLived experienceMental healthPsychologyPedagogyMedical educationSociologyPsychotherapistMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, there is an increasing prevalence of higher education students with mental health issues. Educators are guaranteed contact points, and students often seek their support to manage their mental wellness. However, there is limited research describing educators’ experiences of these interactions. This interpretive phenomenological study engaged 16 educators from an institution in Canada and Australia. Interviews were conducted to understand their lived experiences interacting with and supporting students with mental health issues. Data demonstrated that educators encountered students with challenges to mental wellness, most commonly around course assessments. These encounters caused strain on educators personally and professionally, which they responded to by adapting teaching practices to mitigate risks to student and educator wellbeing, compartmentalization and boundaries, and relational connection and support. Over time they evolved to manage this and incorporate this role into their teaching, with more confidence and less impact on themselves. This manuscript highlights the lived experiences of educators engaging with students with mental health stressors, and provides tangible examples of professional and personal modifications that mitigated the strain on the educator caused by these encounters.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0120,015
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,416 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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