The impact of low self-esteem on academic achievement and the behaviors related to it among medical students in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To measure the prevalence of low self-esteem among medical students in Saudi Arabia and determine its impact on their behaviors and academic achievement. METHODS: We hypothesized that the level of self-esteem reflected on the student's academic performance and linked to some of their behaviors. A cross-sectional study was carried out among students of the medical colleges in Saudi Arabia. A self-administered questionnaire was distributed electronically using social media platforms, socio-demographic data, Rosenberg's self-esteem scale, and a questionnaire about self-esteem-related behaviors. RESULTS: Of 1099 participants (55.9% females and 50% males), 24.1% showed low self-esteem. Independent significant predictors of low self-esteem were female gender and diagnosis with mental illness. Increasing GPA was associated with better self-esteem. Participating in students' study groups and attending self-development programs were estimated to be the protective factors against low self-esteem. CONCLUSION: One-quarter of medical students are assumed to have low self-esteem. Improved GPA ratings positively influence self-esteem, while attending students' study groups and self-development programs were identified as protective factors for low self-esteem. Further studies are needed to shed more light on this important topic.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».