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Enregistrement W4394686785 · doi:10.3390/f15040682

The Impacts of Forest Therapy on the Physical and Mental Health of College Students: A Review

2024· review· en· W4394686785 sur OpenAlexafffund
Mei He, Yuan Hu, Ye Wen, Xin Wang, Yawei Wei, Gonghan Sheng, Guangyu Wang

Notice bibliographique

RevueForests · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésMental healthMedical educationPsychologyIntervention (counseling)Psychological interventionMedicineApplied psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this review is to investigate the impacts of various forest therapy activities on the physical and mental health of college students. Additionally, it evaluates the research methodologies and existing issues in current studies, providing an important agenda for future research. Research was conducted based on the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). The findings suggest significant effects of forest therapy activities on the physiology and psychology of college students, notably improving the cardiovascular system, enhancing the immune system, boosting emotional well-being, alleviating job-related stress, and enhancing academic performance. This study further clarifies forest therapy as an emerging and effective intervention to reduce stress levels among college students, particularly when carried out continuously in easily accessible campus forest environments. Such therapeutic activities could serve as a component of daily stress-relieving programs for college students. This assessment offers valuable information for college students, educational institutions, and policymakers to promote the development of forest therapy on university campuses. However, some of the studies included in this investigation lacked methodological rigor. Future research should employ rigorous study designs to assess the long-term impacts of various forest therapy approaches on the mental and physical health of college students and identify the primary influencing factors. This will aid in determining suitable content, forms, and strategies for forest therapy projects tailored to college students, thereby maximizing the potential benefits of forest therapy on their mental and physical 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,344 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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