Mental Health Factors Impacting Indigenous Students’ Academic Performance: Empirical Evidence from Canadian Universities
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous students in Canada experience both higher rates of mental health challenges and persistent educational disparities, yet whether mental health conditions differentially impact their academic performance remains empirically unexamined. Using survey data from 8,652 students across 16 Canadian universities in Spring 2022, we test whether the relationship between psychological distress and academic performance differs by Indigenous status. Our results show that mental health challenges are differentially associated with academic performance for Indigenous students. Specifically, the negative association between stress and GPA is 1.4 times stronger for Indigenous students compared to non-Indigenous peers; for anxiety, 1.6 times stronger; and for depression, 1.8 times stronger. These differential effects remain robust across alternative mental health measures including diagnostic indicators and 30-day stress severity. These findings reveal differential vulnerability beyond prevalence differences alone, suggesting that identical mental health symptoms are associated with substantially larger academic performance decrements for Indigenous students. This hidden multiplier of educational inequality has direct implications for university support systems, indicating that achieving equity requires differentiated interventions calibrated to both amplified academic consequences and Indigenous students' cultural strengths, rather than universal approaches developed for general populations.
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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».