Antisemitism on Campus in the Wake of October 7: Examining Stress, Coping, and Depressive Symptoms Among Jewish Students
Notice bibliographique
Résumé
The Hamas-led terrorist attacks in Israel on October 7, 2023, were an inflection point that spurred a global rise in antisemitism. College and university campuses were particularly affected. Given the adverse impacts of prejudice and discrimination for mental health and the dearth of research on psychosocial effects of antisemitism, examining stress, coping, and mental health among Jewish students within this context is crucial. In this study, we used longitudinal data and multilevel modelling in the months after the events of October 7 to examine within- and between-person effects of antisemitism-related stress, stress associated with the Israel-Palestine conflict, and approach and avoidance coping on depressive symptoms among a sample of 253 Jewish college and university students. Within-person results indicated that increases from one's usual level of antisemitism-related stress and stress attributable to the Israel-Palestine conflict were independently associated with heightened depressive symptoms. Increased use of avoidance coping was also associated with heightened depressive symptoms, whereas the inverse was true for approach coping which had a protective effect. Similar effects were observed at the between-person level. Results from the present work draw attention to both the potentially detrimental effects of stress associated with antisemitism, but also highlight coping as a target for intervention to potentially combat such effects. The findings also point to a path forward where campuses can remain open areas of inquiry by fostering resilience at both the community and individual level.
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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 | 0,000 | 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 ».