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Enregistrement W4387122625 · doi:10.18357/anthropologica65120232035

“The Grind Never Stops” Mental Health and Expectations of Productivity in the North American University

2023· article· en· W4387122625 sur OpenAlexafffundvenue
Adrianna N. Wiley

Notice bibliographique

RevueAnthropologica · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMental healthProductivityNormativeHarmPsychologyContext (archaeology)Social psychologySociologyPolitical sciencePsychotherapistEconomic growthLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using a critical phenomenology approach, I explore how the neoliberal social context of the North American university produces normative expectations which both interact with and pattern student experiences and understandings of mental health struggles in this environment. The data I analyze comes from semi-structured interviews with 24 university students between 18 and 24 years of age who self-identify as experiencing mental health struggles, as well as participant observation at university wellness events. In this context, both students and the university understand wellness as the ability to maintain constant academic productivity. While university wellness programming promotes goal-oriented individualized “self”-care as the gold standard for attaining and maintaining wellness, students often view self-care activities as unproductive, instead prioritizing academic productivity over subjective well-being in striving to maintain an image as the “good” student. I argue that understanding mental health in this way both causes and exacerbates harm, introducing the conceptual contrast between “Student Wellness”—academic success—and “Human Wellness”—subjective well- being—as a means of understanding how university attempts to increase wellness often support neoliberal agendas to the detriment of their students’ well-being.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,366 · 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.

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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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