Estudio sobre la relación entre fortalezas e indicadores de resiliencia durante el confinamiento debido a la nueva situación del covid-19 en estudiantes.
Bibliographic record
Abstract
El confinamiento forzado y prolongado puede tener consecuencias \nnegativas para la salud psicológica. La investigación ha mostrado que determinadas \nfortalezas se asocian a mayor resiliencia, pero no se ha analizado su relevancia en \nsituaciones de confinamiento. El objetivo de este estudio fue analizar la relación \nentre fortalezas e indicadores de resiliencia durante el confinamiento debido a la \nnueva situación del COVID-19. Participaron 131 estudiantes del grado de pedagogía \nde la Universidad de La Laguna. Se analizó la relación entre distintas fortalezas \n(Proyectos y Metas, Independencia, Optimismo, Orientación hacia el Futuro, \nAutodeterminación y Persistencia) y varios indicadores de resiliencia (Bienestar \nSubjetivo y Crecimiento Post- traumático). Los resultados confirmaron que un mayor \nnivel de fortalezas se asocia a un nivel más alto de Bienestar Subjetivo y \nCrecimiento Post-traumático. Se desprende la necesidad de indagar más sobre \nestas fortalezas para poder prevenir potenciales costos psicológicos.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".