The Relationship Between Psychological Wellbeing & Empathy amongst outstation Indian College Students
Notice bibliographique
Résumé
Determining if there's a link between the mental wellness of students who pursue education in various locations and their capacity for empathy can aid organizations and caregivers in providing resilience training and mental health assistance to these young individuals. The research aimed to investigate the relationship between empathy and psychological well-being within a sample of 122 college students from Mumbai, India, who hailed from different regions of the country. (Angeliki Leondari & Gialamas, 2009). This sample comprised 57 male and 67 female students, all aged between 18 and 23 years. The study measures psychological well-being using an 18-item questionnaire divided into six sections: autonomy, environmental mastery, personal growth, positive relationships with others, purpose in life, and self-acceptance. (Franzen et al., 2021). In addition, the empathy quotient is determined by the study using the 16-item Toronto Empathy Scale. The data were statistically examined using inferential statistics, and the Pearson Product Moment Correlation Coefficient was then computed. Consequently, the study showed a strong positive correlation (r=0.295; p<001)between the variables of psychological well-being and empathy. As part of the supplemental observation, the relationship between the different psychological well-being subscale factors was also looked at. students. The study's findings may be used to inform the creation of novel instructional strategies and therapies intended to improve the mental health of distant college students.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».