A qualitative study of university students’ perspectives of hope during the COVID-19 pandemic
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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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 | 0,014 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».