Estudio sobre la relación entre fortalezas e indicadores de resiliencia durante el confinamiento debido a la nueva situación del covid-19 en estudiantes.
Notice bibliographique
Résumé
El confinamiento forzado y prolongado puede tener consecuencias \nnegativas para la salud psicológica. La investigación ha mostrado que determinadas \nfortalezas se asocian a mayor resiliencia, pero no se ha analizado su relevancia en \nsituaciones de confinamiento. El objetivo de este estudio fue analizar la relación \nentre fortalezas e indicadores de resiliencia durante el confinamiento debido a la \nnueva situación del COVID-19. Participaron 131 estudiantes del grado de pedagogía \nde la Universidad de La Laguna. Se analizó la relación entre distintas fortalezas \n(Proyectos y Metas, Independencia, Optimismo, Orientación hacia el Futuro, \nAutodeterminación y Persistencia) y varios indicadores de resiliencia (Bienestar \nSubjetivo y Crecimiento Post- traumático). Los resultados confirmaron que un mayor \nnivel de fortalezas se asocia a un nivel más alto de Bienestar Subjetivo y \nCrecimiento Post-traumático. Se desprende la necesidad de indagar más sobre \nestas fortalezas para poder prevenir potenciales costos psicológicos.
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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 | 0,007 | 0,027 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».