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Enregistrement W3205810844 · doi:10.3390/ijerph182010796

Exploring People’s Reaction and Perceived Issues of the COVID-19 Pandemic at Its Onset

2021· article· en· W3205810844 sur OpenAlexafffund
Eamin Heanoy, Ezra H. Nadler, Dominic Lorrain, Norman Brown

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PsychologyVirologyMedicineOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The experience of the COVID-19 Pandemic has varied considerably from individual-to-individual. Little is known about the changes in the level of experience general people went through during the first few months after the coronavirus (COVID-19) was declared as a Pandemic. This longitudinal qualitative study explores the general public's reports of their experience with the COVID-19 Pandemic during its early stage. An online survey was conducted using a convenience/snowball sampling technique in March and again in May 2020, where North American adults with at least a college-degree, and female majority, shared their experiences with the COVID-19 Pandemic in response to an open-ended question, apart from completing questionnaires assessing transitional impact and psychological well-being. Open responses were first content analyzed to identify themes most commonly reported, and then, the quantitative analysis examined the reliability of the changes of themes between the two-time points. Text-analysis of the open-responses from the two waves identified seven themes, namely emotional response, social contact, virus-infected, financial impact, impact on plans, disease, and non-disease related concern, as well as social-distance. These themes indicated that, (a) people were distressed and having negative affective thoughts; (b) they spoke more about their plans-and-goals that were affected by the Pandemic than their financial condition; (c) people mostly used digital platforms to maintain contact with their social network, although they preferred face-to-face interactions; (d) they spoke more about the infection experienced by people in general than infection experienced by themselves and individuals they know. Surprisingly, (e) people mentioned more about the way the Pandemic had disrupted their day-to-day activities than the disease-related health concern. Finally, (f) most of the respondents approved of the practice of social distancing while some expressed its negative or neutral effect on their social lives. The quantitative measure determined that as time passed, people's experience with the Pandemic became quite different as people talked more about getting infected, and their affected goals-and-plans. We concluded with a remark that this Pandemic would most likely leave an impression on people's lives and that these online comment-style responses might provide us with insights into people's perspectives as the Pandemic unfolds, helping us in understanding the uniqueness of the Pandemic experience of individuals for an effective tailored intervention to protect their well-being during a health-crisis.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,434
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,081 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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