“We could just be what we wanted to be”: The role of leisure and recreation in supporting women’s mental health during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Women’s mental health has been disproportionately impacted by the COVID-19 pandemic. Women have experienced higher rates of unemployment, domestic violence, caregiving responsibilities and reduced access to social supports because of public health measures related to COVID-19. It is well established that leisure and recreation can support mental health, yet, the role of leisure and recreation in supporting women’s mental health during COVID-19 is relatively unknown. In partnership with the Canadian Mental Health Association-Yukon, the purpose of this community-based participatory research study was to understand how leisure and recreation might support women’s mental health in Whitehorse, Yukon Territory during COVID-19. Twelve self-identifying women between the ages of 22–65 years participated in one-on-one semi-structured interviews. A participatory data analysis approach was employed and the findings are represented by five themes: (a) focus on yourself, (b) facilitating feel-good emotions, (c) connection and support networks, (d) navigating the northern context, and (e) women-identified opportunities. Findings suggest leisure and recreation offer various processes that assist women with managing stressful situations that in turn support their mental health. These processes include promoting self-determination, generating positive emotions, and strengthening connectedness. Actionable steps to support women’s mental health in a northern context are also presented.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».