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Enregistrement W4301240797 · doi:10.25071/1929-8471.95

Academic mothers during the COVID-19 pandemic: Stressors, strains, and challenges in adapting to work-life enmeshment

2022· article· en· W4301240797 sur OpenAlexaff
Chang Su, Tsorng-Yeh Lee, Gordon L. Flett

Notice bibliographique

RevueINYI Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensResearch CanadaOntario Centre of Excellence for Child and Youth Mental HealthYork UniversityBrandon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessPandemicAdaptabilityDisconnectionWork (physics)PsychologyPsychological resilienceWorkloadPersonal lifeMental healthStressorCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SociologyPublic relationsPolitical scienceSocial psychologyMedicineClinical psychologyManagementEngineeringPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic had numerous unexpected impacts on academic mothers around the world. In the current article, the challenges being faced by academic mothers during the pandemic are illustrated based on recently published peer-reviewed and grey articles. The enmeshment of work and family life and the lack of separation from work increases the possibilities of significant professional challenges and possible mental health and physical health problems. Specific themes are highlighted, including strains of learning new technologies for online teaching, increasing workload, and household chores, barriers to scholarly productivity, insufficient support from institutions, loneliness due to disconnection, and pursuing perfection. The need for adaptability is also highlighted. This article also provides some institutional recommendations designed to support various academic mothers in increasing their empowerment, adaptability, and resilience, when they are facing the enmeshment of work and life. Given that the pandemic is continuing and now clearly represents a prolonged stress sequence, it is essential that academic mothers develop and utilize positive resources in order to limit the impact on their personal and professional lives.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,153
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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