The impact of perceived life stress and online social support on university students’ mental health during the post-COVID era in Northwestern China: gender-specific analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Before the pandemic, research had already established the potential impact of perceived life stress and social support on the mental health status of Chinese students. However, in the Post-COVID Era, the specific mechanisms linking these variables and the distinct role of online social support remain relatively unexplored. METHODS: After the cessation of China's dynamic zeroing policy, a total of 1180 university students from Northwestern China participated in this study by completing a demographic questionnaire, as well as self-report measures assessing mental health, perceived life stress, and online social support. RESULTS: Approximately 25% of students exhibited psychological symptoms. When examining different categories of perceived life stress, males reported experiencing a significantly greater impact in terms of punishment and interpersonal relationships compared to females. Females experienced significantly higher levels of learning pressure compared to males. Specific types of perceived life stress were found to be significant predictors of students' mental health status. Moreover, online social support was identified as a significant moderator in the relationship between all types of perceived life stress and mental health, irrespective of gender. CONCLUSION: Our study findings unveiled two significant aspects: Firstly, the impact of perceived life stress on the mental health of students was identified as a risk factor. Secondly, the role of online social support emerged as a protective factor, particularly in the post-pandemic context. Additionally, gender-specific patterns were observed in these relationships.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».