COVID-19 anxiety predicts loneliness among university students: the mediating roles of mattering, fear of not mattering, and anti-mattering
Notice bibliographique
Résumé
The current study evaluated the association between COVID-19 anxiety and loneliness among university students, as well as to investigate whether mattering, anti-mattering, and fear of not mediate this association. The study involved 450 university students from Canada, Russia, and Iran, consisting of 390 women and 60 men. Results of the correlational analysis, revealed that COVID-19 anxiety was positively correlated with loneliness (r = .48, p < .01), anti-mattering (r = .44, p < .01), and fear of not mattering (r = .46, p < .01), and negatively correlated with mattering (r = −0.20, p < .01). Conversely, mattering was negatively correlated with anti-mattering (r = −0.44, p < .01), and fear of not mattering (r = −0.23, p < .01). Regarding mediation analysis, the findings revealed that mattering, anti-mattering, and fear of not mattering mediated the association between COVID-19 anxiety and loneliness among university students. The results of the current study highlight the importance of enhancing individuals’ sense of mattering as a protective factor that can reduce the impact of psychological stress and anxiety associated with pandemic and the likelihood of engaging in maladaptive behaviors. This can prevent individuals from engaging in maladaptive behaviors, such as loneliness, addiction, and the use of negative coping strategies to deal with stressful events.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».