A Comprehensive Review of Psychosocial, Academic, and Psychological Issues Faced by University Students in India
Notice bibliographique
Résumé
Background: University students confront a wide range of issues during their pursuit of education. Understanding these issues is essential for developing effective treatments and support systems. Purpose: This study aims to delineate the landscape of scholarly literature pertaining to psychosocial, academic, and psychological issues among university students. It further identifies key journals and publishing trends within the fields, thereby significantly contributing to this domain. Additionally, this study outlines the scientific field networks that offer theoretical and conceptual foundations for exploring the psychosocial, academic, and psychological challenges faced by university students. Furthermore, it also intends to systematically categorise various types of problems encountered by university students in India. Methods: To systematically gather and investigate the problems encountered by students in higher education, this study utilises bibliometric analysis, highlighting topics related to mental health. Data were extracted from Scopus and Web of Sciences databases. Results: The analysis of the literature yielded 12 overarching categories related to challenges faced by university students: stress, academic stress, depression, anxiety, internet/ smartphone addiction/ gaming disorder, low self-esteem, loneliness, insomnia, suicidal ideations, eating disorders, drug addiction, adjustment issues. Conclusion: Academic institutions should prioritise student mental health, as it affects academic performance and can lead to psychological disorders. Universities need Guidance and Counselling Cells staffed with professionals to help students manage psychosocial, academic, and psychological challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».