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Enregistrement W3162457710 · doi:10.1016/j.pmedr.2021.101404

Subjective well-being of Canadian children and youth during the COVID-19 pandemic: The role of the social and physical environment and healthy movement behaviours

2021· article· en· W3162457710 sur OpenAlexafffundabout
Raktim Mitra, E. Owen D. Waygood, Josh Fullan

Notice bibliographique

RevuePreventive Medicine Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensPolytechnique MontréalToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesFondation de Coopération Scientifique Campus Paris-SaclayRyerson University
Mots-clésPandemicPsychologyMental healthSocial distanceSubjective well-beingScreen timeLogistic regressionCoping (psychology)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Public healthDevelopmental psychologyDemographyGerontologySocial psychologyClinical psychologyMedicinePhysical activityHappinessPsychiatrySociologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current COVID-19 pandemic has disrupted daily behaviours of children and youth. Yet, little is known about how they are mentally coping with the pandemic-time changes to their lives. This study explores children and youths' self-reported subjective well-being (SWB) during the pandemic, and provides novel insights into the correlates of potential decrease, using data from a pan-Canadian online survey of 932 children/youth and their parents. SWB was measured based on perceived changes in 12 affective/emotional states. The results indicate that in spring 2020, at the height of the first wave of the pandemic, many children and youth were more bored (37.6%) and worried (31%) compared to pre-pandemic time. At the same time, many self-reported that they felt calmer (31.9%) and more rested (30%). A latent class analysis revealed that nearly half (49.4%) of surveyed children and youth reported patterns in changes in their emotional state that may contribute to lower SWB. Results from binomial logistic regression suggest that socio-demographic characteristics and size of the municipality were not associated with low pandemic-time SWB. Instead, other potentially modifiable factors such as having access to friends, indoor and outdoor spaces/places to play and exercise, and healthy movement behaviours during the pandemic, were correlated with a lower likelihood of reporting low SWB. The findings can inform pandemic-time public health policy relating to physical distancing, and in the longer term, mental and physical health promotion. The results will also help improve urban planning and design practices in creating healthier, more resilient and equitable communities.

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)0,002
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations72
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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