Effects of Transition from Remote to In-Person Learning in University Students: A Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have shown that the transition from the University environment to remote learning impacted student mental health. Our study aimed to investigate the effects of university environment on anxiety and depressive symptoms in health sciences students. Students at the Technical University of Manabí, Ecuador, with 6–10 in-person semesters, who shifted to remote learning and then returned to face-to-face learning were selected. Students responded to the General Anxiety Disorder-7 (GAD-7) and Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9). In addition, questions regarding social interaction, physical exercise, mood and sleep habits were also asked. This longitudinal study tracked 323 students during the return to in-person classes and term end. The results showed similar rates of anxiety (GAD-7, p = 0.011-p = 0.002) and depression (PHQ-9 p = 0.001-p = 0.032) among students at week 1 and week 15. Previous diagnosis of depression (OR, 0.171; CI 0.050–0.579, p < 0.005) was shown to correlate with depression levels in week 1, with no changes seen at follow-up. Anxiety levels were shown to be associated with a previous diagnosis of the disorder at week 1, but not at follow-up (OR 0.233; CI 0.085–0.643, p < 0.005). The return to in-person learning among university students maintained levels of anxiety and depressive symptoms, underscoring ongoing vulnerabilities to mental health disorders in this group.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».