Research on Companion-Based Forest Therapy and Its Physiological and Psychological Benefits to College Students
Notice bibliographique
Résumé
With the growing pressures of modern society, physical and mental health issues have emerged as critical global concerns. Forest therapy (FT), a novel health management model that integrates natural environments with physical and mental healing, has gained increasing attention in recent years. However, mainstream FT approaches often overlook the psychological value of interpersonal interaction. Building upon traditional FT, this study proposes a new framework called companionship-based forest therapy (CBFT), which emphasizes the importance of emotional support within natural settings. CBFT is not intended as a replacement for conventional FT, but rather as an optimized approach that enhances its therapeutic effects by incorporating the element of companionship. This study aims to evaluate the physiological and psychological benefits of a novel intervention model-companion-based forest therapy (CBFT)-compared to conventional forest therapy models. Grounded in psychological theories and supported by empirical analysis, this study presents an applied framework of CBFT grounded in established psychological theories and validates its effectiveness through a comparative intervention involving 30 college students. Interpreted from the perspectives of ecological and humanistic psychology, the results indicate that CBFT significantly improves emotional regulation, reduces physiological stress responses, and enhances overall mental well-being. These findings highlight the value of social connection in FT practices and offer new directions for the development and application of forest therapy.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».