University academic staff members as gatekeepers of mental health for graduate students
Notice bibliographique
Résumé
Mental health challenges are six times higher in graduate students compared to the general population. Despite the strikingly high numbers, very few students seek professional help. This study aims to determine if academic staff members (ASMs) are potential gatekeepers of mental health for graduate students, as they are well-positioned to offer an initial point of contact to connect students in distress to professional help sources. A total of 125 ASMs at a large teaching and research university in Canada completed an anonymous online survey that measured multiple factors associated with being a mental health gatekeeper, such as mental health literacy, preparedness and self-efficacy, using the Mental Health Literacy Scale (MHLS), Gatekeeper Behavior Scale (GBS) and Gatekeeper Self-Efficacy Scale (GKSES), respectively, along with demographic and professional information. Open-ended questions on types of support and/or training required were also included to understand what changes need to be adopted for ASMs’ work organization upon taking the role of a gatekeeper. The data were analyzed using descriptive and inferential statistics, including one-way ANOVA, to compare differences among genders, academic disciplines and academic ranks. ASMs demonstrated higher mean scores in all three outcome measures: mental health literacy (M=123, SD=23), gatekeeper behavior scale (M=62, SD=21) and gatekeeper self-efficacy scale (M=37, SD=14) as compared to previous studies. There was a significant difference in mental health literacy among academic disciplines (F(2,120)=7.8, p=0.001) and academic ranks (F(3,121)=3.9, p=0.01). The findings also indicated significant differences in both preparedness (F(2,120)=5.9, p=0.003) and self-efficacy (F(2,120)=9.2, p=0.000) between academic disciplines. No difference was found between genders in any of the three outcome measures. The participants recognized the need to support students but did not feel adequately prepared to recognize mental health challenges or feel knowledgeable about how to support students. ASMs in this study revealed the need for appropriate gatekeeper training and addressed effective strategies, coping tools, and resources that the university can implement to support them. Thus, ASMs can be potential gatekeepers of mental health for graduate students if they can receive appropriate training and support from the university to help their graduate students effectively when needed.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».