Machine Learning Methods in Student Mental Health Research: An Ethics-Centered Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
This study conducts an ethics-centered analysis of the AI/ML models used in Student Mental Health (SMH) research, considering the ethical principles of fairness, privacy, transparency, and interpretability. First, this paper surveys the AI/ML methods used in the extant SMH literature published between 2015 and 2024, as well as the main health outcomes, to inform future work in the SMH field. Then, it leverages advanced topic modeling techniques to depict the prevailing themes in the corpus. Finally, this study proposes novel measurable privacy, transparency (reporting and replicability), interpretability, and fairness metrics scores as a multi-dimensional integrative framework to evaluate the extent of ethics awareness and consideration in AI/ML-enabled SMH research. Findings show that (i) 65% of the surveyed papers disregard the privacy principle; (ii) 59% of the studies use black-box models resulting in low interpretability scores; and (iii) barely 18% of the papers provide demographic information about participants, indicating a limited consideration of the fairness principle. Nonetheless, the transparency principle is implemented at a satisfactory level with mean reporting and replicability scores of 80%. Overall, our results suggest a significant lack of awareness and consideration for the ethical principles of privacy, fairness, and interpretability in AI/ML-enabled SMH research. As AI/ML continues to expand in SMH, incorporating ethical considerations at every stage—from design to dissemination—is essential for producing ethically responsible and reliable research.
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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 | 0,026 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».