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Enregistrement W7115561483 · doi:10.82396/cjcd.v13i2.3076

What Helps and Hinders the Hopefulness of Post-Secondary Students Who Have Experienced Significant Barriers

2021· article· en· W7115561483 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Macrodynamic Analysis (Memorial University of Newfoundland) · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOptimism, Hope, and Well-being
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHopefulnessFace (sociological concept)SpiritualitySocial supportQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated how undergraduate students in Canada and the United States experience high levels of hope in the face of challenges, specifically, what helps and hinders their hopefulness. Enhanced Critical Incident Technique was used, consisting of in-depth, semi-structured interviews allowing for open-ended, clarifying questions. Fifteen students self-reporting high levels of both hope and barriers were interviewed to ascertain their definitions of hope and the factors that helped and hindered hopefulness. Participants defined hope as a multidimensional concept involving affective, cognitive, behavioural, affiliative, contextual and temporal factors. 281 incidents revealed internal and environmental factors that influenced hope. Internal factors included future goals, attitude, passion, self-efficacy, social and professional contribution, refocusing activities, negative emotions and cognitions, and health. Environmental factors included support, role models, possibilities and opportunities, school, negative/ unsupportive people, situations outside one’s control, and economic/financial challenges. Spirituality emerged as an internal and environmental factor. Relationships emerged as having the most significant positive and negative impact on hope. Findings suggest that hope and the factors influencing it can play an integral role in students’ personal and career development, and that there is need for career counsellors in post-secondary Career Services departments.

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)0,004
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,246 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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