Estrés percibido en estudiantes de pregrado de una universidad en la región Lambayeque durante la pandemia por COVID-19
Bibliographic record
Abstract
El estrés percibido es un estado donde existen reacciones físicas, psicológicas y de \ncomportamiento frente a situaciones que se perciben como una amenaza o fuera de control para el individuo, siendo la pandemia por COVID 19 un escenario perfecto para \nexperimentar estrés. El objetivo general de este estudio es determinar si el estrés percibido en estudiantes de pregrado de una universidad en la región Lambayeque durante la pandemia por COVID19 difiere según el sexo, ciclo académico y si estuvo en contacto o no con parientes contagiados por la enfermedad. Se trabajó a un nivel descriptivo, comparativo, con 455 estudiantes de pregrado de una Universidad del departamento de Lambayeque, de diferentes escuelas profesionales y ciclos académicos. Se utilizó como instrumento de medición al Perceived Stress Scale (PSS 14) de Cohen, Kmarck y Mermelstein en el año 1983. Los resultados principales indican que las mujeres tienden a percibir mayor estrés que los hombres. Además, los estudiantes de ciclos inferiores suelen estresarse más que los estudiantes de ciclos superiores. Así mismo, estudiantes que sí estuvieron en contacto con parientes contagiados por la enfermedad perciben mayor estrés versus aquellos que no \nestuvieron en contacto. Por último, se concluye que existen diferencias según el sexo y ciclo académico, pero a nivel de contagio familiar no existen diferencias significativas en la muestra estudiada.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".