Moving Away Shutdown K(qu)arantine (MASK) Study: Examining the Lived Exerperiences of Out-of-State College Students
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this research study was to understand the experiences of out-of-state students living on campus during the COVID-19 pandemic at The Ohio State University (OSU). The out- of-state student population at OSU makes up roughly a quarter of the entire undergraduate student population and they bring diversity, unique perspectives, and different traditions to campus life (OSU Enrollment, 2023). Alternatively, out-of-state students move away from home to further their educational outcomes. As a result, out-of-state students may enter higher education with less of a support system nearby or fewer family and other social ties, which can be a significant lifestyle adjustment. To date, no studies, to my knowledge, examined the experiences of out-of-state students during the COVID-19 pandemic; illuminating a prominent gap in the literature. This qualitative study sought to explore how out-of-state college students coped with changes and challenges associated with the COVID-19 pandemic. In total, eight undergraduate students from states other than Ohio participated in one-hour interviews. Using thematic coding procedures, findings indicated this population experienced notable challenges during the pandemic such as difficulty learning in online environments, challenges building relationships, and mental health challenges. Many coped by procrastinating or turning to negative outlets like alcohol, whereas other students exercised, journaled, or forged new friendships to cope with stress during this time. Findings have the potential to elevate the experiences of out-of-state college students regarding their overall health, mental health, coping abilities, and outlook on learning to inform future prevention, intervention, and crisis response efforts in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».