Feelings of Social Isolation in Canada's Pandemic Times: Exploring Its Correlates Using Multiple Correspondence Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Identifying the linkages between the feelings of social isolation and its socio-demographic, residential, and psychosocial correlates is of major importance to the healthcare system today. Using data from the Canadian Survey Perspective Survey Series 6 (CPSS6) conducted by Statistics Canada, the purpose of this study is to explore these linkages during the second year of the pandemic in Canada. Five levels of social isolation were examined in conjunction with 17 other socio-demographic and psychosocial characteristics of 3,941 respondents to the survey. The study suggests that about three out of four Canadians (75%) have experienced some feeling of social isolation at some point during the pandemic. The most severe form comprised 11% of the total population. In the context of a generalized cross-tabular data analysis, Multiple Correspondence Analysis (MCA) detected two major dimensions underlying the data: mental health distress and time duration. These dimensions represented approximately 61% of the inertia or unexplained variation in the data. An examination of the combinations of variable categories revealed that the highest perceived isolation levels were found among young individuals, females, individuals who were single, those who received medical help during the pandemic, and those living in low-rise apartments in urban areas. The lowest levels of perceived social isolation were found among older individuals, rural residents, those who were married and/or reported excellent mental health. Not all individuals who experienced higher levels of mental distress, however, felt social isolation. The findings of the study could be useful when designing public health campaigns aimed at reducing social isolation by providing helpful alternatives to affected populations.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».