A qualitative study of university students’ perspectives of hope during the COVID-19 pandemic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Students in higher education commonly experience mental health problems. There is an ongoing need to explore potential intervention targets to focus on mental health promotion among students. Hopefulness may alleviate or be protective against various negative mental health conditions such as depression, anxiety, suicide, and trauma-related disorders. Objective: To explore postsecondary students' meanings and experiences of hope during the COVID-19 pandemic and identify factors affecting hopefulness during crises. Methods: Purposive sampling was used to recruit participants for online semi-structured interviews in a university located in Southwestern Ontario, Canada. Data were analyzed using thematic analysis. Results: In total, 12 participants were interviewed, and 4 themes were generated: (1) hope is a complex concept with an associated set of behaviors, (2) cognitive framing of hope as a means of student resilience, (3) COVID-19 as an antagonist which amplifies preexisting student concerns and issues, and (4) the social and physical environments serve as barriers and enablers to hope and well-being. Hope was perceived as a positive mental trait, external events and the environment were reported to impact hope, and those who were generally more hopeful adjusted better mentally when unexpected circumstances arose. Conclusions: Findings shed light on the interconnectedness and complex nature of hope, its sources, and enablers. Novel findings include the ways in which hope was affected during the COVID-19 pandemic. Recommendations for individual- and community-based interventions include targeting enablers to hopefulness by promoting social support systems, offering virtual extracurricular activities, and delivering alternative approaches to teaching and learning.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle