Correlating Demographics and Well-being among Rural College Students in the Philippines
Notice bibliographique
Résumé
Background: College students’ well-being is influenced by various factors such as age, gender, and socio-economic levels, but research findings on their correlation are inconsistent.Purpose: This study aimed to investigate the relationship between age, gender, socio-economic levels, and well-being among college students in private and state colleges in Cebu and Bohol, Philippines.Methods: The study employed a cross-sectional design and recruited 178 college students using convenient sampling. The modified Positive Emotion, Engagement, Relationship, Meaning, and Accomplishment (PERMA) profiler questionnaire was used to measure well-being. Data were analyzed using SPSS Statistics 27, and Kendall’s tau and point-biserial correlation coefficient were used for data analysis.Results: The overall PERMA score of the respondents (7.05±1.60) indicated high functioning. The analyses did not reveal a significant relationship between age and gender with well-being, but a significant association was found between socio-economic levels and the overall PERMA scores (p<0.05).Conclusion: The study’s findings suggest socio-economic levels significantly impact college students’ well-being. Therefore, interventions and policies targeting socio-economic factors may effectively promote well-being among college students.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».