Subjective Well-being, Mental Health and Concerns During the COVID-19 Pandemic: Evidence From the Global South
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 pandemic is harming many social and economic spheres beyond physical health. The subjective well-being of the population (positive emotions and life satisfaction) and the prevalence of stressors affecting good mental health like worry, depression, and anxiety are increasing worldwide. This analysis presents evidence of subjective well-being and mental health in Colombia, South America, during the current crisis. The data for this analysis comes from an online survey released after one month of quarantine. In total, 941 adults participated in the study. Results show that women are more affected by their well-being and experience more often worry, depression, and anxiety than males. In particular, younger women and from the lower socioeconomic strata. Respondents identify three primary concerns because of the pandemic: i) financial consequences, ii) health (personal and loved one's health), and iii) productivity. Respondents are, on average, more concerned for the health of loved ones than their health. 49% of study participants report having an income reduction as a consequence of the pandemic, but women in all subgroups analyzed are more affected than males. In terms of productivity –working remotely-, educated people, and from 50+ age range, feels more productive working from home. Evidence from this analysis contributes to the broader research of the consequences of COVID-19 on the well-being of the population. Evidence comes from a country in the global South with high population ratings of subjective well-being, happiness, and life satisfaction before the pandemic.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».