Children in a Pandemic: The Impact of Isolation and Economic Recession on the Health of Youth
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic started in China in late 2019 and has since caused social and economic disruption across the globe. While children seem to be less severely affected by the disease, indirect factors may be affecting children’s physical and mental wellbeing. Countries have adopted social distancing policies, including school closures, in an attempt to slow the spread of the disease. Children were forced to be socially isolated from agemates during prolonged home-stay at an unprecedented scale. In addition, the pandemic is causing economic decline surpassing that of the Great Recession in 2008-2009. Other than some preliminary reports, it is unknown how the current situation will affect child health. To estimate how these drastic changes may impact children, we examine previous studies on social isolation and economic recession. Social isolation in the context of infectious disease is understudied, but the limited literature does show a correlation with increased post-traumatic stress scores and need for mental health services. Studies from the 2008 recession show how economic decline may be related to higher rates of infant and child mortality, obesity, mental health concerns, suicide related behaviours and child maltreatment. Potential increases in child maltreatment are of concern because reporting has decreased in a variety of jurisdictions after the onset of the pandemic. Parents and those who work with children should be aware of these indirect consequences during and after the pandemic.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».