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Record W4377834526 · doi:10.7202/1099292ar

Évolution de la santé psychologique d’étudiantes en psychoéducation pendant la pandémie liée à la COVID-19 : le rôle du soutien social et des stratégies d’adaptation

2023· article· fr· W4377834526 on OpenAlexaffvenue
Lyse Turgeon, Julie Goulet, Pierrich Plusquellec, Jonathan Lévesque, Frédéric Nault-Brière

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicCOVID-19 and Mental Health
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakPsychoeducationPsychologyPolitical sciencePhilosophyMedicinePsychiatry

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cette étude est de documenter l’évolution de la santé psychologique d’étudiantes en psychoéducation durant la crise liée à la COVID-19. Cent cinquante-neuf étudiantes de psychoéducation (90 % de femmes), sélectionnées à partir d’un échantillon plus vaste de 876 étudiantes, ont rempli des questionnaires à deux temps de mesure : avant la COVID-19 en octobre 2019 (Temps 1) et durant la COVID-19 en janvier 2021 (Temps 2). Les questionnaires portaient notamment sur la dépression, l’anxiété, le stress, le soutien social, les stratégies d’adaptation, la connaissance et l’utilisation des services de soutien psychologique sur le campus et les événements de vie stressants. Les données montrent que la pandémie liée à la COVID-19 n’a pas affecté toutes les étudiantes de la même façon. Les étudiantes de premier cycle et celles qui utilisaient davantage des stratégies d’adaptation comme l’évitement ou les attributions auto-accusatrices avant cette crise ont vu une détérioration de leur santé psychologique pendant la crise. Les étudiantes de maîtrise, celles qui utilisaient des stratégies d’adaptation centrées sur le problème et celles qui bénéficiaient d’un bon soutien de la part des membres de leurs familles avant la crise ont plutôt vu une amélioration de leur santé psychologique. Des pistes de solution sont présentées pour améliorer le bien-être étudiant.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.519
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.085
GPT teacher head0.465
Teacher spread0.380 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2023
Admission routes2
Has abstractyes

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