Ressources socioémotionnelles comme facteurs de protection favorisant l’épanouissement des étudiants universitaires durant la pandémie de COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Les recherches antérieures sur les catastrophes ont démontré que la résilience peut jouer un rôle protecteur contre les conséquences négatives en période de crise. Cette étude vise à contribuer à la recherche existante concernant les facteurs de protection en période de crise, en examinant les ressources socioémotionnelles (RSÉ) comme tampon contre les effets négatifs. Des niveaux élevés de RSÉ sont liés à la capacité globale dans les domaines social, émotionnel et interpersonnel. En utilisant la régression multiple hiérarchique, nous avons émis l’hypothèse que les RSÉ constitueraient un facteur prédictif de l’épanouissement à la fois subjectif et objectif durant la pandémie de COVID-19. Des étudiantes et étudiants universitaires au Canada, âgés de 18 à 28 ans, ont été interrogés dans le cadre de cette étude. Les résultats ont montré que la plupart des personnes participantes ont déclaré des niveaux élevés d’épanouissement objectif et des niveaux modérés d’épanouissement subjectif. Fait important, les RSÉ se sont révélées être un facteur prédictif unique de l’épanouissement, au-delà du statut minoritaire ou du handicap. Les résultats de cette étude suggèrent que les RSÉ peuvent agir comme un facteur de protection efficace contre les conséquences négatives, et ce, malgré les obstacles contextuels en période de crise.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».