WELL-BEING DURING THE COVID-19 PANDEMIC: THE ROLES OF DEMOGRAPHICS, PERSONALITY, AND SOCIAL TIES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The COVID-19 pandemic continues to exert widespread impacts on individuals, particularly older adults (Tyrrell & Williams, 2020). This symposium capitalizes on a variety of data sources to advance our understandings of the psychosocial impact of the pandemic on older adults. The first two papers consider the importance of personality characteristics in understanding the effects of social distancing. Fiori et al. highlight the potential for sociability to act as a liability during times of social distancing, finding that sociability exacerbated the effects of social distancing on mental health outcomes in a sample of community-dwelling older adults. Ryan’s paper focuses on the Big Five Personality traits, age, and population density as key characteristics explaining differences in subjective well-being during the pandemic. Next, Van Vleet et al. apply a mixed-methods approach to investigate when older adults expect life to go back to normal, finding that expectations about the future became more positive with the passage of time. The final two papers consider the importance of adults’ home social context during the pandemic. Newton examines relationships between living alone and well-being outcomes among older Canadian women, finding that perceived COVID-19 impact was significant only at T1 and living alone was linked to poorer well-being by T2. Birditt et al. examine how individuals’ and partner’s COVID-19 stress and couples’ racial composition are related to affective experiences measured via ecological momentary assessments, finding that husbands’ stress impacted both partners’ well-being, and that associations differed by race. Sherman will lead a discussion to synthesize these new findings.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».