What Impacts Perceived Stress among Canadian Farmers? A Mixed-Methods Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Globally, farmers report high levels of occupational stress. The purpose of this study was to identify and explore factors associated with perceived stress among Canadian farmers. A sequential explanatory mixed-methods design was used. An online cross-sectional national survey of Canadian farmers (n = 1132) was conducted in 2015–2016 to collect data on mental health, demographic, lifestyle, and farming characteristics; stress was measured using the Perceived Stress Scale. A multivariable linear regression model was used to investigate the factors associated with perceived stress score. Qualitative interviews (n = 75) were conducted in 2017–2018 with farmers and agricultural sector workers in Ontario, Canada, to explore the lived experience of stress. The qualitative interview data were analyzed via thematic analysis and then used to explain and provide depth to the quantitative results. Financial stress (highest category—a lot: (B = 2.30; CI: 1.59, 3.00)), woman gender (B = 0.55; CI: 0.12, 0.99), pig farming (B = 1.07; CI: 0.45, 1.69), and perceived lack of support from family (B = 1.18; CI: 0.39, 1.98) and industry (B = 1.15; CI: 0.16–2.14) were positively associated with higher perceived stress scores, as were depression and anxiety (as part of an interaction). Resilience had a small negative association with perceived stress (B = −0.04; CI: −0.06, −0.03). Results from the qualitative analysis showed that the uncertainty around financial stress increased perceived stress. Women farmers described the unique demands and challenges they face that contributed to their overall stress. Results from this study can inform the development of mental health resources and research aimed at decreasing stress among Canadian farmers.
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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 | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».