Everyday discrimination, daily affect, and physical symptoms during the COVID-19 pandemic.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Abundant evidence has linked everyday discrimination with health risks. Because the COVID-19 pandemic has increased exposure to discrimination (e.g., based on age and race), it is important to understand the day-to-day implications of discrimination experiences for well-being. Furthermore, daily positive events were examined as a moderator due to their potential for mitigating the associations between everyday discrimination and well-being. METHOD: From March to August 2020, 1,212 participants aged 18-91 in the United States and Canada (84% women, 75% White) completed surveys for seven consecutive evenings about everyday discrimination, positive events, physical health symptoms, and positive and negative affect. Data were analyzed using multilevel models and controlled for sociodemographic factors. RESULTS: Everyday discrimination was reported on 9.3% of days when in-person or remote social interactions occurred. Within-persons, positive affect was lower and negative affect and physical symptoms were higher on days when discrimination occurred versus on days without discrimination. Positive events mitigated the within-person association between everyday discrimination and same-day negative affect, but not for positive affect or physical symptoms. Discrimination perceived to be due to age was associated with higher negative affect and lower positive affect within-persons. Positive events did not moderate the associations between age-based discrimination and same-day outcomes. CONCLUSIONS: Everyday discrimination was related to lower daily positive affect and higher negative affect and physical symptoms during the COVID-19 pandemic. This study provides initial evidence that daily positive events partially offset the increased negative affect associated with same-day discrimination. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».