Occupational disruptions during lockdown, by generation: A European descriptive cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The periods of lockdown during 2020 led to changes in daily occupations. As participation relies on dynamic interactions between the person, his/her occupations and his/her environment, we wondered whether people from different generations shared the same perception of occupational disruptions during the lockdown. Methods We performed an online survey based on the Canadian Occupational Performance Measure (COPM) of adults in 27 European Union countries, the United Kingdom and Switzerland. Three groups were compared: young adults (YAs, aged 18–39), middle-aged adults (MAs, aged 40–59) and older adults (OAs, aged 60 and over). Results 2865 participants (YAs: 47%; MAs: 33%; OAs: 20%) reported a total of 6549 disrupted occupations. The most frequently disrupted domain was leisure (83%), followed by productivity (16%) and self-care (2%); there were no significant intergroup differences ( p = 0.18). In a multivariate analysis, socializing disruptions were more likely to be associated with younger age (adjusted odds ratio (OR) [95% confidence interval (CI)] = 0.62 [0.50–0.76] for YAs versus MAs and 0.46 [0.30–0.71] for YAs versus OAs. Conclusion With the exception of socializing, the main disrupted occupations were similar from one generation to another. Our findings might enable the more accurate assessment of the risk of occupational disruption in a restrictive environment.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».