Social Anxiety in University Students: Towards an Intentional Life-Skills Based Prevention Model
Notice bibliographique
Résumé
Research suggests that staying connected with people is very beneficial to our physical and mental well-being. Moreover, a lack of social connection is associated with poor mental and physical health, and lower overall well-being. For individuals with social anxiety, it is particularly difficult to cultivate social connections. Due to the prolonged period of social isolation during the COVID-19 pandemic, research suggests that social anxiety in university students has increased. This study employed a convergent parallel mixed method design and administered a self-reported questionnaire which included quantitative and qualitative questions. The questionnaire was administered to 301 undergraduate students to determine if feelings of social anxiety in students changed during and after the pandemic. This study also analyzed social anxiety levels across racial and ethnocultural demographics and assessed the cultural stigmas and barriers that may prevent students from accessing mental health services. Results from the quantitative analyses showed a significant difference in social anxiety scores before and after the pandemic. However, in our sample, feelings of social anxiety post-pandemic did not differ across race, or income which were our main variables of interest. In addition, there was a positive correlation between social anxiety scores and household income and fear of negative evaluation. The qualitative results showed that important barriers to accessing mental health services include fear of parents learning they are in therapy, cost of mental health services, language barriers, and concern that a therapist would not have cultural sensitivity. This study highlights the need for increased interventions to reduce social anxiety among students, and proposes a preventative approach we refer to as “Life-Skills Training” to address social anxiety.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».