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Enregistrement W4414402500 · doi:10.22215/cujs.v5i2.5301

Mental Health and Career Intentions Among Young Adults

2025· article· en· W4414402500 sur OpenAlexaff
Lucas Larivière, Kathryne E. Dupré, Eva Guérin

Notice bibliographique

RevueCarleton undergraduate journal of science. · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensDepartment of National DefenceCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessMental healthModerationPsychological distressDistressYoung adultExploratory research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poor mental health has been shown to influence career-related behaviours and outcomes; however, limited research has examined how young adults’ mental health is related to their career intentions. Guided by the Conservation of Resources theory, this study examined how loneliness and psychological distress relate to career aspirations and motivations to lead, and whether recovery moderates these relationships. Additionally, this study investigated whether loneliness and distress are related to intentions to pursue public sector work (e.g., military service), an area that remains underexplored in vocational research. Participants included 256 university students who completed an online survey. Results suggested that lower loneliness was associated with higher career aspirations, while psychological distress had no significant relationship with career aspirations. Results also suggested that neither loneliness nor psychological distress had a significant relationship with motivation to lead. Exploratory data analyses revealed that neither loneliness nor distress was related to public service motivation. Unexpectedly, the moderation analyses showed that recovery amplified the effects of loneliness and distress on career aspirations, as well as the relationship between loneliness and motivation to lead. These findings underscore the importance of examining how mental health can shape young adults’ career intentions and suggest that recovery may play a nuanced role in this process.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,304 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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