The Mental Well-Being of Graduate Students in Canada: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To review the literature exploring the mental health of graduate students in Canada. Data Source: Articles identified in EMBASE, CINAHL, PsycInfo, Medline, Sociological Abstracts, Nursing and Allied Health, and ERIC. Study Inclusion and Exclusion Criteria:Two independent reviewers screened articles that: (1) focused on graduate students’ mental wellbeing; (2) used empirical study designs (3) were published in English; (4) were conducted in Canada. Data Extraction: Twenty-two articles met the inclusion criteria. Data was extracted on the following variables: author(s); year of publication; study design; methodology; clinical characteristics of participants; number of participants; demographic characteristics of participants, journal discipline and university. Data Synthesis: We used Dedoose, a qualitative data management program, to perform qualitative content analysis and characterize the data and identify emerging themes. Results: The content analysis led to three related themes from the included studies: Determinants of mental health in graduate students are myriad; 2) Coping Strategies for Graduate Student Stress; and 3) Bridging Support: Enhancing Mental Well-Being. Conclusion: Our study's findings highlight the significance of investigating the mental well-being of graduate students in Canada. This review showed that by promoting mental well-being, universities and institutions can create a supportive atmosphere that encourages open dialogue, provides access to counseling and other mental health resources, and implements strategies to mitigate the challenges faced by graduate 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 | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».