Conceptual Confusion: Identifying the Optimal Conceptualization of Resilience for Higher Education Students
Notice bibliographique
Résumé
A rapidly burgeoning evidence base shows that low levels of resilience compromise higher education students’ well-being and academic success. Resilience programs can be an effective means of helping students adapt to the personal and academic stressors they may encounter. However, the development of such programs is hindered by inconsistent conceptualizations of resilience in the fields of psychology and education. To effectively support higher education students in strengthening their resilience, it is crucial to first clearly describe the construct in the literature, as its conceptualization lays the foundation for the development of ensuing resilience programs. This begs the question: Which conceptualization of resilience is most conducive to developing resilience programs within the context of higher education? The purpose of this paper is to discuss the diverse conceptualizations of resilience and identify the most appropriate one to underpin resilience programs in higher education. A review of the theoretical literature on resilience was conducted to achieve these two objectives. Upon examining trait, process, and outcome approaches to conceptualizing resilience, the process-oriented conceptualization is argued to be the most suitable for developing resilience programs in higher education. The adoption of a biopsychosocial approach to target the various factors that facilitate this resilience process is warranted to promote advancements in practice. In addition to having practical implications for professors, support staff, and policymakers involved in student well-being promotion efforts, these findings may help inform future resilience inquiries in psychology and education.
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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 | 0,039 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,028 |
| Communication savante | 0,011 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».