COVID-19 Fatigue and Middle School Students’ Engagement and School Aversion: The Mediational Roles of Emotion Regulation and Perceptions of School Climate
Notice bibliographique
Résumé
Learning during the COVID-19 pandemic has included disruption, uncertainty, and additional stress for students. Adverse learning outcomes are a growing concern, especially for vulnerable groups such as middle school students. While COVID-19 research is currently emerging, more research needs to address the specific experiences of middle school students. The current study examined the meditating role of coping (emotion regulation strategies) and perceptions of school climate on the relationship between COVID-19 fatigue and student outcomes (student engagement and school aversion) in a sample of middle school students (N = 301). Findings from parallel mediation path models indicated that COVID-19 fatigue was inversely related to student engagement and positively related to school aversion. School climate provided a moderate to strong mediation, and emotion regulation provided small partial mediation compared to school climate. The findings suggest that utilizing adaptive emotion regulation strategies can help promote student engagement and dampen school aversion in relation to COVID-19 fatigue. Additionally, positive perceptions of school climate can encourage school engagement and reduce school aversion. A deeper explanation of the importance of regulation and the way middle schoolers perceive school rules and support in the context of the COVID-19 pandemic is discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».