Étude comparative sur les facteurs prédictifs de l’anxiété d’étudiant(e)s québécois(-es) universitaires durant la pandémie (COVID-19)
Bibliographic record
Abstract
Objectif Dans la présente étude, nous présentons les résultats d’une recherche comparative réalisée sur 3 cohortes d’étudiant(e)s universitaires en contexte de pandémie. Plusieurs recherches indiquent que le niveau d’anxiété des populations a beaucoup augmenté. Méthode Dans le présent article, nous présentons les résultats d’une étude comparative de 3 cohortes réalisée sur 1674 étudiants québécois. Les participants ont été recrutés à 3 moments distincts, soit durant l’été 2020 (cohorte 1 ; N = 398), à l’automne 2020 (cohorte 2 ; N = 621) et à l’hiver 2021 (cohorte 3 ; N = 655). L’anxiété a été mesurée grâce à l’inventaire d’anxiété de Beck et plusieurs variables sociodémographiques ont été testées. Résultats Les résultats de la cohorte 1 indiquent que le fait d’être plus jeune et d’avoir un diagnostic associé à la santé mentale fait partie des facteurs de vulnérabilité pour l’anxiété. Pour la cohorte 2 l’interaction Genre x Diagnostic x Programme d’étude a un effet significatif. L’âge et le revenu familial sont des facteurs prédictifs d’une anxiété importante dans la cohorte 3. Les limites et les perspectives de l’étude sont explorées. Conclusion L’étude recommande qu’on tienne compte des résultats pour élaborer des programmes préventifs et d’intervention pendant la période post-pandémie.
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".