Coping during COVID-19: The Impact of Cognitive Appraisal on Problem Orientation, Coping Behaviors, Body Image, and Perceptions of Eating Behaviors and Physical Activity during the Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Large surveys indicate that many people perceive that their health behaviors (i.e., eating behaviors, physical activity, and self-care routines) and body image have changed during COVID-19; however, large individual variation exists. A person’s cognitive appraisal of COVID-19 disruptions may help account for individual differences. Those with a negative problem orientation perceive problems as “threats”, whereas those with a positive problem orientation reframe problems as “opportunities”. The present experimental study examined the impact of appraisals, specifically being prompted to reflect on the changes in health routines precipitated by COVID-19 restrictions as either “threats” or “opportunities”, on problem orientation, coping behaviours, body image, and perceptions of eating behaviors and physical activity in a sample of female undergraduate students (N = 363). The group that reflected on challenges/barriers reported having a more negative problem orientation, being more negatively impacted by COVID-19, engaging in more maladaptive coping behaviors, and having less positive body image compared to participants who reflected on opportunities presented during the pandemic. Findings suggest that appraisals and problem orientation are malleable, and that people who tend to fixate on the challenges associated with COVID-19 may benefit from strategically reflecting on their own resilience and new opportunities that have arisen for engaging in health behaviors.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».