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Enregistrement W4381685152 · doi:10.3390/psych5030040

Institutional Factors Affecting Postsecondary Student Mental Wellbeing: A Scoping Review of the Canadian Literature

2023· review· en· W4381685152 sur OpenAlexaffabout
Abhinand Thaivalappil, Jillian Stringer, Alison Burnett, Andrew Papadopoulos

Notice bibliographique

RevuePsych · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychological interventionPromotion (chess)PsychologyRelevance (law)Medical educationGerontologyApplied psychologyMedicinePolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There have been increased calls to address the growing mental health concerns of postsecondary students in Canada. Health promotion focuses on prevention and is needed as part of a comprehensive approach to student mental health support, with an emphasis on not just the individual but also the sociocultural environment of postsecondary institutions. The aim was to conduct a scoping review of the literature pertaining to the associations between postsecondary institutional factors and student wellbeing. The review included a comprehensive search strategy, relevance screening and confirmation, and data charting. Overall, 33 relevant studies were identified. Major findings provide evidence that institutional attitudes, institutional (in)action, perceived campus safety, and campus climate are associated with mental wellbeing, suggesting that campus-wide interventions can benefit from continued monitoring and targeting these measures among student populations. Due to the large variability in reporting and measurement of outcomes, the development of standardized measures for measuring institutional-level factors are needed. Furthermore, institutional participation and scaling up established population-level assessments in Canada that can help systematically collect, evaluate, and compare findings across institutions and detect changes in relevant mental health outcomes through time.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil0,638

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0200,027
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,375 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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