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Enregistrement W4402925091 · doi:10.1007/s44202-024-00228-0

Exploration of factors associated with complete mental health among postsecondary students

2024· article· en· W4402925091 sur OpenAlexafffund
Abhinand Thaivalappil, Jillian Stringer, Andrew L. Wong, Ian Young, Alison Burnett, Andrew Papadopoulos

Notice bibliographique

RevueDiscover Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealth and Well-being Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversity of Guelph
Mots-clésMental healthPostsecondary educationPsychologyClinical psychologyGerontologyMedicinePsychiatryHigher educationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Postsecondary students are at risk for mental health problems and there has been an overall reduction in flourishing in recent years. The aim of this study was to explore factors associated with general mental health among students from one postsecondary institution (n = 1082). The Mental Health Continuum-Short Form was used as the outcome, which categorizes individuals as being languishing (i.e., state of incomplete mental health), moderately mentally healthy, or flourishing (i.e., positive mental health). A multivariable ordered logistic regression analysis was applied to identify factors associated with more favourable dimensions of mental health. Most students were moderately mentally healthy (53%), compared to flourishing (32%), and languishing (15%). Factors significantly associated with positive mental health included students who: (i) participated in meditation, (ii) participated in physical exercise, (iii) frequently experienced challenges that helped them grow, (iv) felt one's campus did enough to protect students from COVID-19, and (v) felt they were part of a campus that looked out for others. This provides further evidence for investing in mental health training for instructors, promoting positive coping strategies within the student population, campuswide implementation of a universal approach to health promotion, and building a sense of community.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,681

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,345 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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