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Enregistrement W3106528125 · doi:10.1177/0022146520970190

Social Estrangement and Psychological Distress before and during the COVID-19 Pandemic: Patterns of Change in Canadian Workers

2020· article· en· W3106528125 sur OpenAlexafffundabout
Alex Bierman, Scott Schieman

Notice bibliographique

RevueJournal of Health and Social Behavior · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésDistrustSocial distanceSocial isolationDistressContext (archaeology)PandemicPsychologyIsolation (microbiology)LonelinessMental healthQuality of life (healthcare)Social psychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychiatryClinical psychologyMedicineDiseasePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article argues that the COVID-19 pandemic and associated social distancing measures intended to slow the rate of transmission of the virus resulted in greater subjective isolation and community distrust, in turn adversely impacting psychological distress. To support this argument, we examine data from the Canadian Quality of Work and Economic Life Study, two national surveys of Canadian workers-one from late September 2019 (N = 2,477) and the second from mid-March 2020 (N = 2,446). Analyses show that subjective isolation and community distrust increased between the two surveys, which led to a substantial rise in psychological distress. Increases in subjective isolation were stronger in older respondents, resulting in a greater escalation in psychological distress. These findings support a Durkheimian perspective on the harm to social integration and mental health caused by periods of rapid social change but also illustrate how a life course context can differentiate individual vulnerability to disintegrative social forces.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,227
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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