Mode of pandemic school instruction associated with distress among military and non-military-connected students
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Because of their exposure to unique risk factors, military-connected students may have experienced psychological distress related to mode of school instruction during the COVID-19 pandemic. This study considers psychological distress among military and non-military-connected secondary school students during the pandemic and explores associations between remote/hybrid instruction and distress for both groups. Methods: This study is a secondary analysis of 2020-2021 California Healthy Kids Survey data from 409,152 students in Grades 6 to 12 in California. Results: Military-connected students were significantly more likely to be classified as experiencing moderate (OR = 1.14, 95% CI, 1.07-1.21) or high (OR = 1.23, 95% CI, 1.11-1.36) distress compared to non-military peers. Students receiving in-person instruction were less likely to report moderate (OR = 0.77, 95% CI, 0.84-0.92) or high (OR = 0.82, 95% CI, 0.75-0.91) distress. Among only military-connected students, those receiving in-person instruction were less likely to report moderate or high distress. Discussion: Though all students reported elevated distress related to remote instruction, the adverse consequences of remote instruction may be exacerbated among military-connected students, suggesting the need to direct specific resources to these students. More research is needed to understand mechanisms that may account for distress among students receiving remote instruction and particularly among military-connected students.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 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 ».