Comment la population étudiante du collégial avec et sans handicap a-t-elle réagi à la première vague de la COVID-19? Une analyse en fonction du stress perçu et des stratégies d'adaptation.
Notice bibliographique
Résumé
Contexte. La pandémie de la Covid-19 a bouleversé le quotidien de tous les individus à l'échelle planétaire. Les étudiants du postsecondaire ne font pas exception. En plus d'avoir eu à s'adapter à la transition postsecondaire, les étudiants arrivés au collégial à l'automne 2019 ont dû, depuis mars 2020, composer avec les nombreuses conséquences de la pandémie (p. ex., confinement, quarantaine, obligations sanitaires, distanciation physique, enseignement à distance, études et travail à la maison, perte d'emploi, isolement des pairs). À ce jour, on ne connait pas les effets de cette seconde transition sur les étudiants, notamment chez les populations étudiantes plus vulnérables. Objectifs. L'objectif principal de cette étude est d'examiner, en utilisant une approche basée sur le stress et l'adaptation, comment les étudiants du collégial, ayant ou non un handicap, ont vécu la première vague de la pandémie de la Covid-19. Méthodologie. Une étude longitudinale, utilisant un questionnaire en ligne, a été réalisée auprès d'un échantillon de 1 465 étudiants (âge moyen = 18,2 ans) fréquentant un collège du Québec, dont 42 % ont déclaré un handicap lors de leur arrivée au collégial (c.-à.-d., TDA/H, trouble de santé mentale ou trouble d'apprentissage). Les questionnaires ont été remplis avant (octobre-novembre 2019) et pendant (avril-juin 2020) la pandémie. Résultats. L'exposition des jeunes à la Covid-19 a varié selon le type de handicap, la région d'études et le programme d'études. Après avoir contrôlé pour leur exposition à la Covid-19, leur ajustement initial au collégial et leur moyenne générale au secondaire, les étudiants avec un handicap, plus particulièrement ceux qui présentaient un trouble de santé mentale, ont éprouvé plus de stress pendant la pandémie et ont eu plus de difficultés à composer avec la situation que les étudiants sans handicap. Dans l'ensemble, les filles et les étudiants fréquentant un collège en milieu urbain ont été plus affectés par la pandémie. Conclusions : Les résultats sont discutés dans le but de présenter des mesures préventives à déployer pour des étudiants à risque qui débutent leurs études collégiales pendant une pandémie.
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 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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».