Demographic and Psychographic Factors of Social Isolation During the COVID-19 Pandemic: The Importance of Technology Confidence
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic presents an unprecedented situation in which physical distancing and "stay at home" orders have increased the pressures for social isolation. Critically, certain demographic factors have been linked to increased feelings of isolation and loneliness. These at-risk groups for social isolation may be disproportionately affected by the changes and restrictions that have been implemented to prevent viral spread. In our analysis, we sought to evaluate if perceived feelings of social isolation, during the COVID-19 pandemic, was related to demographic and technology-related psychographic characteristics. Older adults across Canada were surveyed about their demographic background, their feelings concerning confidence and proficiency in technology use, and how frequently they have felt isolated during the pandemic. In total 927 responses from Canadians over 65 years old, of varying demographic characteristics were collected. Our data shows that many older adults are feeling isolated "Often" or "Some of the time" in 2020, regardless of most demographic factors that have been previously associated with increased isolation risk. However, feelings of proficiency in using technology was an important factor affecting feelings of isolation. Given that technology proficiency is a modifiable factor, and remained significant after adjustment for demographic factors, future efforts to reduce social isolation should consider training programs for older adults to improve technology confidence, especially in an increasingly digital world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».