Adrift in time: the subjective experience of circadian challenge during COVID-19 amongst people with mood disorders
Notice bibliographique
Résumé
Social distancing/lockdown policies during the coronavirus (COVID-19) pandemic may alter social rhythms of people through imposition of restrictions on normal daily activities. This may in turn challenge circadian function, particularly in people with mood disorders. Although objective data describing the relationship between circadian disturbances and mood disorders exist, data regarding the subjective experience of circadian challenge is sparse, and its association with mood symptoms is unclear. The present qualitative study was one component of a mixed-methods multi-national project, which took advantage of widespread disruption to daily routines due to Government COVID-related lockdowns during 2020. The Behavior Emotion and Timing during COVID-19 (BEATCOVID) survey study included three open questions generating qualitative data on participants’ subjective experience of social disruption due to social distancing/lockdown policies, two of which asked about the barriers and opportunities for stabilizing routines. Responses were coded and analyzed using Thematic Analysis. A total of N = 997 participants responded to at least one of the free-text questions. Four themes were identified: 1) loss of daily timed activities, 2) role of social interaction, 3) altered time perception and 4) disruption to motivation and associated psychological effects. Themes were organized into a provisional heuristic map, generating hypotheses for future research centered on the new concept of ‘psychological drift.’
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».