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Enregistrement W4413735953 · doi:10.33137/utjph.v6i1.40761

Canadian Postsecondary Student Perspectives on Mental Health: Surveying Treatment, Education, and Access

2025· article· en· W4413735953 sur OpenAlexaffabout
Jonah Kynan Murray, Sarah Knudson, Carie M. Buchanan

Notice bibliographique

RevueUniversity of Toronto Journal of Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCounseling Practices and Supervision
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanSaskatchewan Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPostsecondary educationMental healthMedical educationPsychologyHigher educationPolitical scienceMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Students entering post-secondary education face numerous life changes and challenges that increase their vulnerability to negative mental health outcomes. As such, we aimed to determine, from students’ perspectives, the greatest barriers they faced in accessing mental healthcare in Canada, particularly in relation to the Canadian healthcare system. Methods: We performed a survey of open- and closed-ended questions querying 58 students at a large post-secondary institution in Western Canada on their mental health knowledge and perspectives of their own mental healthcare and barriers to accessing mental health resources. Results: Findings demonstrated that stigma, a lack of mental health knowledge, cost, and social factors acted as barriers to help-seeking in post-secondary students. Older participants also demonstrated more confidence in mental health resources and their own mental health strategies, higher rates of positivity towards mental healthcare in the people close to them, and less concern in being stigmatized for mental healthcare use than younger participants. Conclusions: Improving mental health education early in life shows promise at reducing many of the barriers students face in accessing mental healthcare.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,348 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
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