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Enregistrement W7133620990 · doi:10.7202/1123531ar

L’effet de la pandémie sur l’état de santé mentale et la consommation des personnes étudiantes fréquentant un établissement postsecondaire en situation minoritaire francophone

2025· article· fr· W7133620990 sur OpenAlexaffvenueabout
Ndeye Rokhaya Gueye, Stéfan Delaquis, Danielle de Moissac

Notice bibliographique

RevueReflets Revue d’intervention sociale et communautaire · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensUniversité de Saint-Boniface
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrenchContext (archaeology)Urban environmentPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article descriptif s’intéresse à l’effet de la pandémie sur la santé mentale, les stratégies d’adaptation et la consommation de drogues et d’alcool des personnes étudiantes inscrites dans un programme postsecondaire francophone en contexte linguistique minoritaire au Manitoba. Un sondage a été réalisé en novembre 2018 et en novembre 2020. Les résultats révèlent que l’état de santé mentale de la population étudiante s’est détérioré pendant la pandémie, avec une proportion importante de personnes répondantes rapportant être déprimées, manquer de sommeil et faire de l’anxiété la plupart du temps ou toujours. Bien que plusieurs adoptent de saines habitudes de vie, une proportion importante a pris des médicaments sur ordonnance et peu font appel aux services de counseling. La prévalence de consommation d’alcool et d’alcool excessive ( binge ) au cours du dernier mois était à la baisse pendant la pandémie, mais est restée stable pour le cannabis pour la même période de collecte. La fréquence de consommation d’alcool, d’alcool excessive, de boissons énergisantes et de cannabis était plus élevée chez les hommes consommateurs et surtout ceux de la cohorte de 2020. La promotion de bonnes pratiques pour atteindre et maintenir le bienêtre est d’une importance particulière en milieu postsecondaire, milieu privilégié pour de telles initiatives.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil0,913

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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