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Enregistrement W4405509647 · doi:10.17352/ojt.000047

Exploring Loneliness, Social Support and Adaptability of International Students in Canada during COVID-19

2024· article· en· W4405509647 sur OpenAlexaboutno aff
Soung-Hoon Chang

Notice bibliographique

RevueOpen Journal of Trauma · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessAdaptabilityPsychologyFeelingSocial isolationUCLA Loneliness ScaleSocial supportSocial distanceMental healthScale (ratio)PandemicSocial psychologyMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographyPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The global COVID-19 pandemic has had extraordinary adverse effects, negatively impacting people’s physical health, mental health, and well-being. Measures such as quarantine, lockdown, and social distancing have exacerbated social isolation, loneliness, and mental health challenges. International students, as a particularly vulnerable population, confronted numerous challenges, including a lack of social support and networks. They required considerable adaptability to cope with the changes and uncertainties brought about by the pandemic. This study explored the effects of loneliness, and social support on the adaptability of international students in Canada during the pandemic. Specifically, it aimed to: a) Examine the relationships among loneliness, social support, and adaptability. b) Investigate the potential moderating effect of social support on the relationship between feelings of loneliness and adaptability. Methods: We recruited 186 international students attending universities in Canada to complete the informed consent and an online survey during the pandemic COVID-19. Participants took approximately 40 minutes; a $10 Amazon gift card was offered to the participants as an appreciation. Participants were measured on the UCLA Loneliness Scale, Perceived Social Support Scale, Adaptability Scale, and demographic questions. The data analysis was conducted in IBM SPSS 26. Results: During the pandemic COVID-19, international students in Canada demonstrated that better adaptability was significantly associated with lower levels of loneliness and greater social support. Feelings of loneliness were found to negatively impact predicted adaptability; however, the effect was fully moderated by the presence of social support. Additionally, the findings highlighted gender differences in how international students adapted to the challenges of the pandemic. Discussion and conclusion: Our discussion focuses on practical suggestions that can help international students enhance their adaptability and build stronger social support networks, ultimately reducing feelings of loneliness while studying abroad in Canada. Our conclusions emphasize the importance of enhancing adaptability among international university students to reduce feelings of loneliness during the pandemic COVID-19 in Canada. We also recommend prioritizing social support as a protective factor, which plays a crucial role in mediating the effects of loneliness on adaptability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,256
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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