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Enregistrement W7071502802

Student distress on Canadian post-secondary campuses: Arts-based approaches and positive affect

2020· dissertation· en· W7071502802 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)DistressPsychological distressQuality of life (healthcare)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Il y a très peu de recherches disponibles qui portent sur les taux alarmants de détresse des étudiants sur les campus postsecondaires canadiens et les approches artistiques en matière de santé et de bien-être des étudiants. La présente étude est une étude sur le problème croissant de la détresse et du suicide chez les élèves et un examen de la façon dont l’utilisation des soutiens axés sur les arts a apporté un changement pour améliorer le bien-être. Avec des centres de counseling surchargés et peu de ressources pour fournir des formes de soutien diversifiées et accessibles, il n’est pas surprenant que la plus récente Évaluation nationale de la santé des collèges (NCHA, 2019) - Le Canada communique qu’au cours de la dernière année, plus de la moitié (51,6 %) d’environ cinquante-cinq mille étudiants interrogés « se sentaient tellement déprimés qu’il était difficile de fonctionner » et environ 70 % « ressentaient une anxiété écrasante ». Une multitude de disciplines étudient les effets des approches axées sur les arts sur la santé et le bien-être et révèlent que l’activité artistique facilite à la fois le traitement des émotions et des pensées et apaisant le système nerveux en s’engageant dans le processus créatif. Les initiatives artistiques communautaires sont également citées comme favorisant l’autorégulation, la découverte de soi, l’auto-efficacité et la guérison grâce à un engagement envers l’inclusion sociale. Cette étude préliminaire souligne l’importance d’offrir des soutiens diversifiés et accessibles pour améliorer la santé et le bien-être des élèves et évalue le potentiel des initiatives axées sur les arts

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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