Impact of the COVID-19 Pandemic on mental-health and academic performance in Canadian university students
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has caused disruptions to the educational system since its onset in March 2020, leading to school closures and shifts to remote learning, inconsistent access to educational resources, as well as increased stress and mental health problems for both students and educators alike. These challenges have contributed to learning losses and declines in academic performance at the secondary school level. Data on the pandemic's impact on post-secondary learning outcomes is less consistent, with some studies reporting increases in academic performance, while others report declines. Thus, the purpose of this study is to investigate the pandemic's impact on university students’ academic, mental and psychosocial functioning. Utilizing longitudinal data collected prior to the pandemic (from March 2019 to March 2020), and one year into the pandemic (March 2021-April 2021), we analyze changes in GPA, mental well-being, substance use, social networks, and subjective socioeconomic status. Additionally, we examined the predictors of educational attainment and substance use during the pandemic. Results show that while student’s GPA increased during the pandemic, social networks, and reported well-being decreased, while substance use increased. Substance use turned out to be the only significant predictor of academic performance during the pandemic, while all other indices of mental health- including general anxiety and depressive symptoms as well as stressors unique to the pandemic- were not significantly related to academic outcomes. Notably, changes in substance use from before and after the pandemic’s onset were significantly predicted by pre-existing mental health conditions suggesting that individuals with mental health challenges were more vulnerable to increased substance use and maladaptive coping during this period. Overall, these findings highlight the need for increased resources to support students' mental health and coping skills during crises, particularly for those with existing mental health vulnerabilities, which in turn can foster academic success and mitigate disruptions to their educational progress.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».