Public Concerns during the COVID-19 Lockdown: A Multicultural Cross-Sectional Study among Internet Survey Respondents in Three Countries
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: this study aimed to evaluate the worries, anxiety, and depression in the public during the initial coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic lockdown in three culturally different groups of internet survey respondents: Middle Eastern (Israel), European (Poland), and North American (Canada). (2) Methods: a cross-sectional online survey was conducted in the mentioned countries during the lockdown periods. The survey included a demographic questionnaire, a questionnaire on personal concerns, and the Patient Health Questionnaire-4 (PHQ-4). A total of 2207 people successfully completed the survey. (3) Results: Polish respondents were the most concerned about being infected. Canadian respondents worried the most about their finances, relations with relatives and friends, and both physical and mental health. Polish respondents worried the least about their physical health, and Israeli respondents worried the least about their mental health and relations with relatives and friends. Canadian respondents obtained the highest score in the PHQ-4, while the scores of Israeli respondents were the lowest. (4) Conclusions: various factors should be considered while formulating appropriate solutions in emergency circumstances such as a pandemic. Understanding these factors will aid in the development of strategies to mitigate the adverse effects of stress, social isolation, and uncertainty on the well-being and mental health of culturally different societies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».