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Enregistrement W4405674810 · doi:10.24908/pceea.2024.18570

A Multi-Year Study of First-Year Engineering Student Well-being at a Large Canadian University

2024· article· en· W4405674810 sur OpenAlexaffvenueabout
Peter Ostafichuk, Alireza Bagherzadeh, Carol P. Jaeger, Jon Nakane

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationEngineeringEngineering ethicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A five-year study into student well-being at a large Canadian university is presented. Through weekly surveys tracking student well-being with the Short Warwick Edinburgh Mental Wellbeing Scale (WEBMWS), a gradual but persistent drop in student well-being over the academic year is consistently observed. Average well-being on WEBMWS over the five years corresponds to students feeling optimistic, useful, relaxed, etc. “some of the time,” and is consistent from year to year. Student rankings of key stressors each week reveal academics (high grades, workload, competitive program entry, and passing) dominate concerns, while stressors related to transitioning to first-year university are an order of magnitude less prevalent. Clear and statistically significant differences are noted between different student groups, with men tending to report better well-being than both women and non-binary students, with international students reporting slightly better well-being than Canadian students, and students with a mental disability reporting lower well-being than those without.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,178 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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