The Influence of Emotional Wellness on Student Success Pre-Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Educational psychology has always directed research toward improving student learning and development while needing to take student individuality into account. This study explores the influence that emotional wellness has on student success. Student success in the context of this study was considered to be a combination of academic achievement, social wellness, and behavior. Emotional wellness was categorized as a combination of self-esteem and stress-resistance. There were two research questions: (1) is there a relationship between student emotional wellness and student success?; and (2) can emotional wellness predict student success? A sample of 343 first-year university students (72% female) completed a demographic survey (age, gender, ethnicity, and GPA) and four self-report measures: self-esteem, stress, sociability, and self-care and safety. Correlation and linear regression analyses indicated that emotional wellness had a significant relationship with student success. Results supported the hypotheses, which suggested that individuals with higher emotional wellness were more likely to have higher student success. The discussion section presented implications, limitations, and suggestions for further research. Keywords: academic achievement; behavior; emotional wellness; self-esteem; stress; student success. Title: The Influence of Emotional Wellness on Student Success Pre-Pandemic Author: Paris Saruna, M.A. International Journal of Novel Research in Education and Learning ISSN 2394-9686 Vol. 9, Issue 3, May 2022 - June 2022 Page No: 32-46 Novelty Journals Website: www.noveltyjournals.com Published Date: 26-May-2022 DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.6583297 Paper Download Link (Source): https://www.noveltyjournals.com/upload/paper/The%20Influence%20of%20Emotional-26052022-3.pdf
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».