Nurture-U student mental health longitudinal survey: a study protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: University life represents a critical period for young adults, providing opportunities for personal growth and development of coping skills but also posing significant mental health challenges. Recent trends indicate rising mental health concerns among university students, exacerbated by the COVID-19 pandemic and its aftermath. This study aims to address gaps in longitudinal data on student mental health in the UK and to identify risk and protective factors across diverse student populations. METHODS AND ANALYSIS: The current Nurture-U survey is developed from the U-Flourish biannual survey study piloted at Queen's and Oxford universities in Canada and the UK, respectively. Nurture-U is a longitudinal survey study conducted at five UK universities, aiming to create a comprehensive data set from over 5000 students. The study will collect data at the start and completion of each academic year, using validated measures to assess well-being, mental health symptoms, lifestyle factors and access to support. Recruitment will target all students, with an emphasis on first-year students, to track their mental health trajectory from university entry through subsequent years. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval has been obtained from relevant committees at each participating university. Students will provide informed consent prior to participation, with risk messages and support information provided for those indicating self-harm or suicidal thoughts. Data will be de-identified and securely stored, with results disseminated through academic publications, social media and student engagement activities.
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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 | 0,026 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,016 |
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 ».