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Enregistrement W4312254777 · doi:10.4103/0019-5545.341562

Free Papers Compiled

2022· article· en· W4312254777 sur OpenAlexaboutno aff
Alisha Nagar, Manchala Hrishikesh Giriprasad

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyPsychologyFlexibility (engineering)Work (physics)Quarter (Canadian coin)Informed consentIndex (typography)Medical educationMedicineAlternative medicineManagementPsychiatryEngineeringComputer scienceWorld Wide WebHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: WFH (work from home) is the today’s new normal. It has changed industry dynamics and given the ease and flexibility of being at office remotely, though it compromises on the traditional boundary between work-life balance. Since the beginning of the pandemic in 2020, the pluses and minuses have been debated extensively and now with gradual attempts of return to normalcy, an important question arises for companies and their employees whether WFH is the ‘semi-vacation’ like boon it seemed to be or it is like that dreaded Monday which doesn’t seem to end ever after work hours. Aims: To study the perceived stress and anxiety in I.T. professionals who are working from home Methodology: The study was initiated after taking approval from institutional ethics committee, Osmania Medical college. Written informed consent was obtained from participants and data was collected using google forms from various I.T. professionals who are working from home. Perceived Stress Questionnaire (PSQ) and Hamilton Anxiety Rating Scale(HAM-A) were included in the google form. Data analysis was done using SPSS software. Results: A quarter of the participants had PSQ Index greater than 0.5 suggesting higher perceived stress levels. As per HAM-A, about 60% participants had Mild Anxiety, less than 20% had moderate anxiety, 10% scoring in the range of moderate to severe anxiety and about 5% had severe anxiety.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8390,757

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,215 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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