Étude qualitative sur la santé psychologique d’étudiantes en psychoéducation
Bibliographic record
Abstract
Bien avant l’avènement de la crise liée à la COVID-19, la santé psychologique étudiante constituait une source de préoccupation majeure pour les institutions d’enseignement supérieur. Plusieurs enquêtes avaient montré que la détresse psychologique des étudiants universitaires est très élevée, tout comme l’utilisation de services psychologiques et la consommation de médicaments psychotropes. Certaines études suggèrent que cette détresse est plus élevée dans les domaines d’étude liés à la relation d’aide. Cependant, les données à ce sujet sont encore très limitées. Notre étude a pour objectif de comprendre ce qui influence la santé psychologique des étudiants en relation d’aide ainsi que les pistes d’action envisageables. Durant l’année 2018-2019, nous avons mené une étude qualitative interprétative. Onze groupes de discussion ont été réalisés auprès de 74 étudiantes en psychoéducation, de professeurs, de chargés de cours, de superviseurs de stages et de membres du personnel de soutien. Les résultats ont été analysés en utilisant le modèle écologique de Bronfenbrenner (1977). Les données sont présentées selon : 1) l’ontosystème (facteurs individuels); 2) le microsystème (milieux de vie, comme l’université et le milieu de stages); 3) le mésosystème (interactions entre les différents milieux de vie, p. ex. cohérence entre le milieu de stages et l’université); 4) l’exosystème (structures, règles, etc.); 5) le macrosystème (éléments culturels et sociétaux) et 6) le chronosystème (dimension temporelle). La discussion présente une série de recommandations visant l’amélioration de la santé psychologique étudiante.
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 | 0.055 | 0.077 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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".