How Much Support Is There for the Recommendations Made to the General Population during Confinement? A Study during the First Three Days of the COVID–19 Quarantine in Spain
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recommendations on lifestyles during quarantine have been proposed by researchers and institutions since the COVID–19 crisis emerged. However, most of these have never been tested under real quarantine situations or derive from older investigations conducted mostly in China and Canada in the face of infections other than COVID–19. The present study aimed at exploring the relationship between a comprehensive set of recommended lifestyles, socio–demographic, and personality variables and mood during the first stages of quarantine. Methods: A virtual snow–ball recollection technique was used to disseminate the survey across the general population in Spain starting the first day of mandatory quarantine (15 March 2020) until three days later (17 March). In total, 2683 Spanish adults (mean age = 34.86 years, SD = 13.74 years; 77.7% women) from the general population completed measures on socio–demographic, COVID–related, behavioral, personality/cognitive, and mood characteristics. Results: In the present study, depression and anger were higher than levels reported in a previous investigation before the COVID–19 crisis, while vigor, friendliness, and fatigue were lower. Anxiety levels were comparable. The expected direction of associations was confirmed for the majority of predictors. However, effect sizes were generally small and only a subset of them correlated to most outcomes. Intolerance of unpleasant emotions, neuroticism, and, to a lesser extent, agreeableness, sleep quality, young age, and time spent Internet surfing were the most robust and strongest correlates of mood states. Conclusions: Some recommended lifestyles (i.e., maintaining good quality of sleep and reducing Internet surfing) might be more important than others during the first days of quarantine. Promoting tolerance to unpleasant emotions (e.g., through online, self–managed programs) might also be of upmost importance. So far, recommendations have been made in general, but certain subgroups (e.g., certain personality profiles and young adults) might be especially vulnerable and should receive more attention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».