Well-Being During the COVID-19 Pandemic: The Roles of Age, Race, and Gender
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the early months of COVID-19, behavioral modifications (i.e., social distancing) were the only means available to ameliorate contagion. These had widespread ramifications for well-being, although older adults showed relatively less disruption and high resilience than their younger counterparts (Carney et al., 2021). Early findings highlight the need for a life course perspective when examining reactions to COVID-19, based on social structure, personal agency, and individual differences such as age, gender, and personality (Settersten et al., 2020). The presentations in this symposium contribute to a developing body of research that delves deeper into individual lived experiences during COVID-19. Using data from the Health and Retirement Study, Ryan examines cohort and age differences in pandemic-related social contact, communication, loneliness, and well-being for women in the US, revealing that the impact of pandemic-attributed psychosocial experiences on well-being differed by age group. Newton et al. examine associations between perceptions of future time, COVID-19 disruption, and psychological well-being among older Canadian women, finding that COVID-19 disruption moderated the relationship between constrained time horizons and well-being. Birditt and colleagues assessed racial disparities in relationships between COVID-related stress, social isolation, and depression among adults aged 18-97 from the Survey of Consumers, and found ethnic/racial minorities reported greater pandemic-related stress and that stress and social isolation had detrimental effects on well-being. A discussion by Lodi-Smith will emphasize the necessity to include individual differences – age, race, gender, cohort, cultural context –when examining pandemic-related well-being in order to provide a more nuanced body of research.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».