Students’ Problems Presented upon Attending in The University Counseling Centers of Ahvaz Jundishapur University of Medical Sciences
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:University counseling centers, as a section of vice chancellery for students and cultural affairs, serves for improving students’ physical and psychosocial well-being. The purpose of this study was to investigate students’ problems making them attend counseling centers in Ahvaz Jundishapur University of Medical Sciences. Methods:In a descriptive correlation study, the students’ problems making them visit counseling centers of Ahvaz Jundishapur University of Medical Science were reviewed for a year interval (2011-2012). The data was extracted from the records (647 student files) in the counseling centers using a form and a database was developed. Descriptive statistics (frequency, mean, and standard deviation) and inferential statistics (chi-square test, independent t test, and Pearson correlation coefficient) were used in data analysis. Results:Out of 3200 students in the university, 647 (20%) visited University Counseling Centers at least once. Visitors were mostly female students (73.13% vs. 26.87%, χ2=12.92 and p=0.02). The frequency of causes bringing students to counseling center were: educational and academic problems for 164 (25.6%) students, psychological-emotional problems in 140 (21%), personal problems in 140 (21.7%), marital problems in 133 (20.7%), and family problems in 67 (10.4%). The chi-square analysis indicated that significant differences exist among the causes for referring students by sex, marital status, and not being Ahwaz inhabitant(p<0.05). Conclusion: Less than a quarter of students had attended counseling centers and these visits were mostly due to educational and psycho-emotional problems. Therefore it is recommended to continuously assess students’ counseling needs and conduct workshops to help resolve their most prevalent problems.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».