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Enregistrement W4226371217 · doi:10.5210/fm.v27i4.12559

Mobilizing social support: New and transferable digital skills in the era of COVID-19

2022· article· en· W4226371217 sur OpenAlexaffabout
Molly-Gloria Harper, Anabel Quan‐Haase, William Hollingshead

Notice bibliographique

RevueFirst Monday · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic relationsPandemicSocial skillsSocial mediaPsychological interventionDigital healthSocial supportLife skillsPsychologyInternet privacyPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Social psychologyHealth careMedicineComputer sciencePedagogyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic is an unprecedented global crisis that has had profound impacts on people’s lives. Under these circumstances, social support can buffer against pandemic-related stress. Yet, the dynamics of the COVID-19 pandemic with its stringent health guidelines have created unique challenges to the mobilization of social support. These challenges particularly affect vulnerable groups with limited digital life skills. Based on a qualitative study of 101 semi-structured interviews with East York residents in Toronto, Canada conducted in 2013–2014, we investigate what new and transferable digital life skills are needed in the pre- and post-pandemic era to mobilize social support. Our findings reveal that East Yorkers easily transfer their digital skills to many spheres of their lives, which help them to organize their busy social lives and coordinate events and gatherings as well as to flexibly socialize online. When needed, East Yorkers adapt and expand their digital skills to substitute for in-person contact, often overcoming communication barriers. One of the key benefits of developing digital life skills is the ability to mobilize social support (i.e., companionship, emotional aid, large services, and technical support), whereby individuals employed different digital skills to mobilize different types of support. The findings demonstrate what new and transferable digital life skills are needed to navigate social support in a post-pandemic era. The study has implications for the development of age-specific interventions to strengthen much needed digital life skills that will aid individuals in mobilizing their social support during crises, such as the COVID-19 pandemic, and help mitigate the negative effects of stress.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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