Can an Online Course, <i>Life101: Mental and Physical Self-Care</i>, Improve the Well-Being of College Students?
Notice bibliographique
Résumé
Unlabelled: The COVID-19 pandemic has had a significant impact on the mental health of college students worldwide. As colleges shifted to online instruction, students faced disruptions and increased stressors, leading to a decline in mental health that appears to continue in the postpandemic era. To alleviate this problem, academic institutions have implemented various interventions to address mental health issues; however, many of these interventions focus on a single approach and lack diverse delivery methods. This viewpoint introduces the concept of a multimodal self-care online course, Life101: Mental and Physical Self-Care, and discusses the potential effectiveness of such an intervention in improving students' well-being. The course combines evidence-based interventions and incorporates interactive lectures, workshops, and guest speakers. Pre- and postcourse surveys were conducted over a span of 4 academic terms to evaluate the impact of this course on the well-being and self-care practices of students. The survey data suggest positive outcomes in students taking Life101, including the adoption of healthier habits, reduced stress levels, and increased knowledge and practice of self-care techniques. Life101 represents a novel multimodality intervention to address the epidemic of mental health issues faced by students today. By implementing similar evidence-based multimodal didactic curricula across campuses, academic institutions may be able to better equip students to navigate challenges and promote their overall well-being.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,003 |
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 ».