Experiences of Academic Stress and Coping Mechanisms in High-Achieving Students
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of this study was to explore the experiences of academic stress and the coping mechanisms employed by high-achieving students. The research aimed to identify key sources of stress, understand how these students manage their stress, and evaluate the impact of stress on their academic performance and overall well-being. This qualitative study utilized semi-structured interviews to collect data from 21 high-achieving students at a prestigious university. Participants were selected based on their high academic performance and involvement in extracurricular activities. Data analysis was conducted using NVivo software, following a thematic approach to identify recurring themes and patterns. Theoretical saturation was achieved, ensuring comprehensive coverage of the participants' experiences. The study identified several key sources of academic stress, including high expectations, heavy workload, time management challenges, peer competition, and lack of resources. Coping mechanisms employed by students included effective time management strategies, seeking social support, engaging in self-care practices, obtaining professional help, and making academic adjustments. The impact of academic stress was profound, affecting students' mental and physical health, academic performance, social relationships, personal development, motivation, and sleep patterns. The findings align with existing literature, highlighting the complex nature of academic stress and the diverse coping strategies used by students. High-achieving students experience significant academic stress due to various sources, which can negatively impact their well-being and academic performance. However, effective coping mechanisms and support systems can mitigate these effects. Institutions should develop comprehensive support systems, provide adequate resources, and foster a supportive academic environment to help students manage stress. Further research is needed to explore the role of individual differences and to develop targeted interventions for reducing academic stress among high-achieving students.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».