Paying the price? Academic work and parenting during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The shift to remote working/learning to slow transmission of the SARS-CoV-2 virus has had widespread mental health impacts. We aimed to describe how the COVID-19 pandemic impacted the mental health of students and faculty within a health sciences faculty at a central Canadian university. Methods: Via an online survey, we queried mental health in the first four months of the COVID-19 pandemic quantitatively (scale: 1 (most negative)-100 (most positive)) and qualitatively. Results: The sample (n = 110) was predominantly women (faculty 39/59; [66.1%]; students 46/50; [92.0%]). Most faculty were married/common law (50/60; [84.8%]) and had children at home (36/60; [60.0%]); the opposite was true for most students. Faculty and students self-reported comparable mental health (40.47±24.26 and 37.62±26.13; respectively). Amongst women, those with vs. without children at home, reported significantly worse mental health impacts (31.78±23.68 vs. 44.29±27.98; respectively, p = 0.032). Qualitative themes included: “Sharing resources,” “spending money,” “few changes,” for those without children at home; “working at home can be isolating,” including the subtheme, “balancing act”: “working in isolation,” “working more,” for those with children at home. Discussion: Amongst women in academia, including both students and faculty, those with children at home have disproportionately worse mental health than those without children at home.
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 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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».