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Enregistrement W4386084169 · doi:10.1080/07448481.2023.2245496

Lonely but not alone: Examining correlates of loneliness among Canadian post-secondary students

2023· article· en· W4386084169 sur OpenAlexaffabout
Matthew Fagan, Kelly Wunderlich, Caroline Wu, Michael Fang, Guy Faulkner

Notice bibliographique

RevueJournal of American College Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessMental healthOddsPsychological interventionPsychologySocial supportLogistic regressionPopulationPublic healthDistressGerontologyClinical psychologyMedicinePsychiatryEnvironmental healthSocial psychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Loneliness is increasingly acknowledged as a public health concern due to its association with morbidity and mortality. The prevalence of loneliness is highest in the post-secondary population. Understanding the correlates of loneliness may assist in developing policy and program interventions. Participants and Methods: Post-secondary students (n = 28,975) from the Winter 2022 Canadian Campus Wellbeing Survey (CCWS) cycle. A multi-level logistic regression controlling for the institution was built to determine how demographic, health behaviors, mental health and institutional level factors are associated with loneliness. Results: The prevalence of loneliness was 31% in our sample. Demographic (e.g., gender, sexual orientation, social economic status), health behaviors (e.g., physical activity and substance use), mental health (e.g., mental distress and social support) and institutional factors (e.g., college or university institution) impacted the odds of reporting loneliness (p < 0.05). Conclusion: Our findings suggest loneliness might require greater attention by institutional staff and administrators.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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