Predicting Academic Success and Psychological Wellness in a Sample of Canadian Undergraduate Students
Bibliographic record
Abstract
Introducción. Los estudiantes universitarios necesitan enfrentarse con nuevos y complejos roles y conseguir el éxito académico. Este artículo explora la ejecución académica y el bienestar psicológico entre estudiantes universitarios de Canadá.Método. Utilizando una muestra de conveniencia, un total de 501 estudiantes de Regina, Saskatchewan participaron en el estudio mediante un autoinforme.Resultados. Los análisis de regresión múltiple mostraron que los alumnos mayores y los más satisfechos con su salud física tenían mayores niveles de bienestar psicológico, indicaron mayores aspiraciones educativas, iban a clase con más regularidad, pasaban más tiempo estudiando, y aquellos cuyos padres tenían un nivel educativo mayor obtuvieron mejores resulta-dos académicos. Por otro lado, los hombres más satisfechos con su apariencia física, su auto-imagen, o con sus relaciones con los demás, puntuaron más alto en la escala de satisfacción vital, informaron de un mayor sentido de aspiraciones vitales y obtuvieron mayores niveles de bienestar psicológico.Discusión y Conclusiones. Los resultados del estudio contribuyen a la investigación en bienestar y ejecución académica de los estudiantes. Aumentando la comprensión de los factores que influyen en ambas variables los educadores, orientadores, consejeros académicos y profesionales de la salud estarán más equipados para diseñar estrategias de intervención que permitan mejorar los resultados del aprendizaje y conectarlos con la calidad de vida.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".