The impact of sleep, mental health, and gender on academic performance in Canadian university students
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To understand the independent and combined effects of sleep and mental health on academic performance, while also exploring gender differences. Methods A cross-sectional survey was distributed to undergraduate students at two Canadian universities in March 2022. Sleep quality and quantity was assessed using the Pittsburgh Sleep Quality Index. Mental health variables included stress, depression, and anxiety. Academic performance was self-reported as students’ cumulative percent average. Multiple linear regressions were used to investigate how (1) sleep, (2) mental health, (3) sleep and mental health together related to academic performance. These analyses were then repeated, stratified by gender. Results A total of 1,258 undergraduate students participated. While mental health and sleep duration predicted academic performance among the whole sample, there were important gender differences. In gender-stratified data, sleep quality and quantity predicted academic performance in men but not mental health in the combined model. For women, stress, depression, and anxiety predicted academic performance but not sleep quality. Sleep duration squared, but not sleep duration simply, was associated with academic performance in women. Conclusion Sleep and mental health are essential for academic performance in undergraduate students. Further, gender may play a critical role. Universities should consider gender-specific supports to improve the wellbeing of their 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 | 0,000 | 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 ».