MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400992918 · doi:10.24919/2308-4863/75-3-36

MANAGING EXAM STRESS: EFFECTIVE STRATEGIES FOR UNIVERSITY STUDENTS

2024· article· en· W4400992918 sur OpenAlexaboutno aff
Maryna RYZHENKO, Olena ANISENKO

Notice bibliographique

RevueHumanities science current issues · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealth and Well-being Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStress (linguistics)Medical educationPsychologyMathematics educationComputer scienceMedicinePhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the article, the author explores the pervasive issue of stress in modern society, focusing on its impact on students, especially during examination periods.Stress, a well-known phenomenon, is often induced by various factors such as work challenges, financial struggles, health issues, and interpersonal conflicts.Despite extensive research on stress, its management remains crucial for maintaining a healthy and fulfilling life.The examination stress faced by students is highlighted as particularly detrimental, affecting their mental state, health, motivation, and cognitive functions, ultimately hindering their development as future professionals.The necessity of preventing examination stress is emphasized.The literature review reveals that stress and its factors have been widely studied across multiple disciplines, with significant contributions from Canadian scientist Hans Selye, who first introduced the term "stress" in 1936.Stress is examined from three perspectives: as a situational demand, a physiological and psychological response, and the longterm consequences of acute experiences.Stressors can be physical, mental, actual, or probable, and stress is classified into various types, including eustress (positive) and distress (negative).Stress manifests in three stages: the anxiety stage, resistance stage, and exhaustion stage, with prolonged stress potentially leading to serious health issues.Modern classifications of stress differentiate between physiological, chronic, acute, chemical, biological, psychological, emotional, and informational stress.Examination stress is specifically linked to the informational type, resulting from the pressure of preparing for and taking exams.The author identifies multiple factors contributing to examination stress, such as anticipation of the exam, restricted movement during study periods, strict time constraints, sleep disturbances, and lifestyle changes.Understanding these factors and recognizing stress symptoms can help students mitigate their effects.Preventive measures for stress, particularly examination stress, include self-regulation techniques, breathing exercises, aromatherapy, physical exercise, positive attitude adjustments, and maintaining a balanced lifestyle.Psychological methods such as relaxation techniques, meditation, autogenic training, and behavioral corrections are recommended.Practical methods to handle stress involve problem-solving, shifting focus, and planning effectively.Emphasizing the importance of relaxation, the author discusses methods like breathing regulation, neuromuscular relaxation, and humor.Autogenic training is mentioned for its benefits on cardiovascular health and overall well-being.The article suggests creating a stress-free environment through art, music, massage, or physical activities, and maintaining proper nutrition.If necessary, professional help and medication are advised.Self-observation and self-regulation are crucial for students to manage stress effectively.Understanding individual reactions to stress and employing appropriate coping strategies can significantly enhance a student's ability to handle examination stress.In conclusion, the article provides a comprehensive analysis of stress, particularly examination stress, and offers various strategies for its prevention and management, emphasizing the importance of a holistic approach to maintaining mental and physical health during stressful periods.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,346 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHumanities science current issuesMême sujetHealth and Well-being StudiesTravaux en français237 207