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Enregistrement W4298145963 · doi:10.1007/s41042-022-00078-y

Resilience and Wellbeing Strategies for Pandemic Fatigue in Times of Covid-19

2022· review· en· W4298145963 sur OpenAlex
Zachary Zarowsky, Tayyab Rashid

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Applied Positive Psychology · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Melbourne
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicResilience (materials science)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Psychological resiliencePsychologyVirologyMedicineSocial psychologyOutbreakDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic is truly one of the greatest collective health crises in history which have altered our life and living. For years, people have felt fatigued from following public health directives such as social distancing, wearing masks, washing hands frequently, and working or studying remotely without in-person interactions. In this paper, we explore strategies for resilience and wellbeing which can mitigate pandemic-caused stress and behavioural fatigue. We start with individual level strategies including reworking stress appraisals, the importance of psychological flexibility, reducing loneliness through adaptive online platform use, optimizing familial relationships when living in close quarters for a prolonged period, reducing symptoms of burnout and using adaptive distractions, using specific evidence-based resilience strategies. We discuss specific considerations which tap on our shared identities and shared responsibilities which can enhance a sense of community, especially for individuals from marginalized backgrounds and how suicide risks can be minimized.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,380 · 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