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Enregistrement W4304140052 · doi:10.1163/22134468-bja10063

Psychological Time during the COVID-19 Lockdown: Canadian Data

2022· article· en· W4304140052 sur OpenAlexaffabout
Pier-Alexandre Rioux, Maximilien Chaumon, Antoine Demers, Hugo Fitzback-Fortin, Sebastian L. Kübel, Catherine Lebrun, Esteban Mendoza-Durán, Luigi Micillo, Charles Racine, Nicola Thibault, Virginie van Wassenhove, Simon Grondin

Notice bibliographique

RevueTiming & Time Perception · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological and Temporal Perspectives Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyAnxietyPerceptionPandemicTime perceptionDepression (economics)2019-20 coronavirus outbreakMental healthSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Social psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The COVID-19 pandemic and associated measures have affected routines and mental well-being of people around the world. Research also shows distorted time perception during lockdowns which can partially be explained by compromised well-being. The present study investigates Canadians’ temporal experience and mental well-being at two periods of national lockdown during the COVID-19 pandemic (spring 2020: n = 66; beginning of 2021: n = 100). As results indicate, the only difference between these periods on the investigated variables was the strictness of lockdown measures. Our findings show associations between anxiety, depression, confinement indicators, and time perception (future temporal distance, passage of time judgments). Stepwise regression models indicated that depression and strictness of measures predicted the impression that the next week appeared farther away; one’s loneliness appraisal was associated with a perceived slower time flow. Our findings give a preliminary idea about time perception and mental well-being in the Canadian lockdowns.

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 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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,414
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3780,021

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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,240 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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