Exploring Trends, Pitfalls, and Future Directions in Digital Behaviour Change Interventions for Managing Student Stress
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Student stress poses a widespread challenge, significantly impacting academic performance and mental well-being. Regrettably, stigma and accessibility barriers often discourage students from seeking help. Nonetheless, a ray of hope emerges through persuasive digital interventions (PDIs). These interventions, with their potential to foster positive behaviours in health and wellness, offer a promising avenue to address the complexities of student stress. Understanding how PDIs motivate behavioural change is pivotal for developing effective stress management solutions. This systematic review analyzes papers spanning two decades on PDIs for managing student stress, with the goal of synthesizing methodologies and approaches for designing, developing, and evaluating these interventions. We explore trends, considering factors such as evidence-based therapy, type of stress interventions, digital platforms for delivery, frequently employed persuasive and behaviour change strategies, and evaluation methodology. Additionally, we examine the effectiveness of PDIs in reducing student stress and examine the relationships between effectiveness and design strategies. Finally, our study contributes to the fields of human-computer interaction and mental health by identifying shortcomings and gaps in the existing literature. We propose directions and potential research questions to guide future initiatives in these fields.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle