Achievement and Mental Well-Being in Post-Secondary Education (PSE) Students with Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD)
Notice bibliographique
Résumé
Disproportionately few young adults with Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) are admitted to post-secondary education. If admitted, they are more likely to withdraw from classes or fail to graduate, relative to post-secondary education (PSE) students without ADHD. They are reported to have lower levels of academic self-efficacy, confidence, and competence levels, which ultimately affect their overall achievement and Mental Well-being. Recommended treatments for people with ADHD typically include medication, accommodations to their learning environment, cognitive behavioural therapy, and social supports. In this study, 96 PSE students attending undergraduate and graduate programs at a Canadian university completed surveys to gauge their Mental Well-being, to estimate their current achievement (GPA), and the extent of their ADHD symptoms. They also completed open-ended questions about their physical activity levels, leisure activities, social supports, and coping strategies. Of the 96 participants, 75 responded to the surveys after the start of the COVID-19 pandemic lockdowns. The results showed the effects of physical activity, social supports and coping strategies, and a negative correlation of self-reported symptomology, on the Mental Well-being and achievement scores of the participants. The responses of the majority of those who completed the survey during the COVID-19 pandemic lockdown also demonstrated adaptations and coping strategies that were strength-based, and that indicated resilience and self-determination. The findings suggest that more emphasis should be placed on supporting the self-determination of this population.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».