Innovative Approaches to Student Wellbeing: The Role of Advanced Technology in Mental Health Practices
Notice bibliographique
Résumé
The mental health crisis stands as one of the greatest challenges we face today. One group particularly at risk are post-secondary students. Despite this, many students struggle to find adequate support for their mental health due to availability or accessibility. Considering the scarcity of access to therapeutic resources, this dissertation proposes the use of brief online mental health interventions as a feasible alternative for supporting student wellbeing. Across four studies, it examines the potential of online interventions for enhancing the wellbeing of post-secondary students, with a specific focus on the Mindfulness-to-Meaning Theory (MMT) and the integration of advanced technologies. The initial two studies validated the transition of mindfulness interventions to online formats and their impact on students’ emotional regulation and stress management. Subsequent studies focused on the inclusion of user-centric materials, such as customized training modules and Large Language Models (LLMs)-powered chatbots, to provide individualized intervention recommendations and improve overall participants’ engagement. Key findings highlight the potential of online interventions to overcome barriers associated with traditional mental health services, such as accessibility, stigma, and engagement challenges. Brief online mindfulness interventions may support students’ wellbeing by fostering positive emotional states and emotion regulation skills. The results also provide support for the MMT pathway, suggesting the sequential development of decentering and positive reappraisal skills as mechanisms underlying enhanced wellbeing. The integration of advanced technologies demonstrated efficacy compared to traditional online training platforms, with improved overall wellbeing outcomes. In conclusion, this dissertation highlights the potential of brief online interventions to improve mental health support for post-secondary populations. Providing these mass-administrable, personalized interventions will allow students to better face academic stressors through improving coping skills and overall happiness.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».