The early impact of the global lockdown on post-secondary students and staff: A global, descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to gain a preliminary, broad-level understanding of how the first lockdown impacted post-secondary students, faculty, and staff worldwide. METHODS: The data were obtained via a global online cross-sectional questionnaire survey using a mixed-method design and disseminated to university students, faculty, and staff from April to November 2020. The data were categorized in four themes/categories: (1) social life and relationships, (2) access to services, (3) health experiences, and (4) impact on mental health well-being. RESULTS: The survey included 27,804 participants from 121 countries and 6 continents. The majority of participants were from Europe (73.6%), female (59.2%), under 30 years of age (64.0%), living in large urban areas (61.3%), %), and from middle-income families (66.7%). Approximately 28.4% of respondents reported that the lockdown negatively impacted their social life, while 21.2% reported the lockdown had a positive impact. A total of 39.2% reported having issues accessing products or services, including essentials, such as groceries, or medical services. In addition, respondents reported an increase in stress and anxiety levels and a decrease in quality of life during the first 2 weeks of the lockdown. CONCLUSIONS: The COVID-19 pandemic and lockdown measures had an evident impact on the lives of post-secondary students, faculty, and staff. Further research is required to inform and improve policies to support these populations at both institutional and national levels.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».