Unacceptable Experiences Whilst Attending University and Their Association With Student Mental Health, Well-Being and Academic Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Unacceptable experiences (UEs) are commonly reported by undergraduate students. However, their prevalence and impact have not been rigorously studied. Objectives: To (1) estimate the prevalence of UEs, (2) identify high-risk subgroups, and (3) examine associations with mental health and academic outcomes among undergraduate students attending Queen's University. Methods: Data from the 2021/2022-2023/2024 cycles of the U-Flourish Student Well-Being Survey were collected at the beginning and completion of each academic year. Validated symptom measures included the GAD-7 (anxiety), PHQ-9 (depression), C-SSRS (suicidal thoughts and behaviours), and WEMWBS-7 (well-being). Self-reported UEs included: sexual violence or harassment, physical assault, bullying, hate crimes, and discrimination. Multivariable regression examined associations between UEs and student mental health, and grade-point average (GPA) from linked university data. Results: One-third (28.9%) of students (n=797/2,757) reported an unacceptable experience over the academic year. Sexual violence or harassment and discrimination (15%) were most frequently reported, followed by bullying/harassment (11%), hate crimes (4.6%) and physical assault (3.3%). UEs were highest in students who identified as non-binary gender (49%), 2SLGBTQIA+ sexuality (39%) or had a history of mental illness (41%). These UEs increased the risk of reporting clinically significant anxiety and depressive symptoms by 5-18% and 11-40%, respectively, and Students reporting UEs were also more likely (2-59%) to report having suicidal thoughts and behaviours over the academic year, particularly those who experienced sexual violence (RR:1.59; 95% CI:1.10-2.23). There was evidence that sexual violence, bullying, and hate crimes were associated with lower GPAs among first-year students. Conclusion: UEs are common among undergraduate students and are associated with significant negative mental health and well-being outcomes. Further research is needed to better understand the nature of these UEs and the mechanisms by which they impact student mental health and academic performance. This information is pivotal to develop evidence-informed prevention and early intervention initiatives.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».