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Enregistrement W4412412352 · doi:10.1080/07448481.2025.2522739

Exploring the relationship between Ontario undergraduate university students’ levels of resilience and their experiences of diversity and inclusion

2025· article· en· W4412412352 sur OpenAlexaffabout
M Ahluwalia, Shauna M. Burke, Alexandra T. Levine, Jennifer D. Irwin

Notice bibliographique

RevueJournal of American College Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)Diversity (politics)PsychologyResilience (materials science)Psychological resilienceSocial psychologyDevelopmental psychologyGerontologyClinical psychologyMedical educationPedagogySociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The primary purpose was to assess, quantitatively, the relationship between levels of resilience and experiences of diversity and inclusion among students, and identify demographic factors most associated with these outcomes. The secondary purpose was to explore, qualitatively, students’ experiences of diversity and inclusion and their perspectives on how these experiences influenced their resilience. Participants: Undergraduates (n = 276) from 19 universities in Ontario, Canada. Methods: Mixed methods using demographic questions, three validated scales (measuring resilience, diversity, and inclusion), and interviews. Results: Significant positive correlations were found between resilience and experiences of diversity and feelings of inclusion. Significant associations were found between demographics indicative of equity-deserving group membership and these outcomes. Through interviews (n = 25), students described mostly positive experiences of diversity at university, with room for improvement regarding inclusion experiences. Conclusion: The relationship between resilience and diversity and inclusion can inform meaningful institutional practices to advance undergraduates’ experiences.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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