Étude comparative sur les facteurs prédictifs de l’anxiété d’étudiant(e)s québécois(-es) universitaires durant la pandémie (COVID-19)
Notice bibliographique
Résumé
Objectif Dans la présente étude, nous présentons les résultats d’une recherche comparative réalisée sur 3 cohortes d’étudiant(e)s universitaires en contexte de pandémie. Plusieurs recherches indiquent que le niveau d’anxiété des populations a beaucoup augmenté. Méthode Dans le présent article, nous présentons les résultats d’une étude comparative de 3 cohortes réalisée sur 1674 étudiants québécois. Les participants ont été recrutés à 3 moments distincts, soit durant l’été 2020 (cohorte 1 ; N = 398), à l’automne 2020 (cohorte 2 ; N = 621) et à l’hiver 2021 (cohorte 3 ; N = 655). L’anxiété a été mesurée grâce à l’inventaire d’anxiété de Beck et plusieurs variables sociodémographiques ont été testées. Résultats Les résultats de la cohorte 1 indiquent que le fait d’être plus jeune et d’avoir un diagnostic associé à la santé mentale fait partie des facteurs de vulnérabilité pour l’anxiété. Pour la cohorte 2 l’interaction Genre x Diagnostic x Programme d’étude a un effet significatif. L’âge et le revenu familial sont des facteurs prédictifs d’une anxiété importante dans la cohorte 3. Les limites et les perspectives de l’étude sont explorées. Conclusion L’étude recommande qu’on tienne compte des résultats pour élaborer des programmes préventifs et d’intervention pendant la période post-pandémie.
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 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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».