Resilience, Stress, and Mental Health Among University Students: A Test of the Resilience Portfolio Model
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, post-secondary students' mental health has become an important public health concern. However, studies examining protective factors of mental health among students and during challenging times are limited. Guided by the strength-based Resilience Portfolio Model and following a group of undergraduates (N = 1004) throughout the 2020/2021 academic year, this study examined multiple domains of resilience internal assets and external resources and simultaneously tested multiple protective mechanisms for student mental health using structural equation modelling. Results provided support for insulating effects: both internal assets such as emotion regulation and external recourses such as social network supportiveness and cultural fit in university (i.e., perceived congruity between students' personal and cultural selves and their university environment) were associated with reducing academic stress which in turn promoted student mental health at the end of the academic year. There was also support for additive effects: greater cultural fit in university was also directly related to better end-of-year student mental health. As cultural fit in university was associated both directly and indirectly with student mental health, creating an inclusive university community may help reduce student academic stress, lower student psychological distress and improve student subjective well-being.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».