MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4317930776 · doi:10.3390/ijerph20032120

Optimists and Realists: A Latent Class Analysis of Students Graduating from High School during COVID-19 and Impacts on Affect and Well-Being

2023· article· en· W4317930776 sur OpenAlexaff
Ana Zdravkovic, Abby L. Goldstein

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)PandemicLatent class modelPsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PopulationLife satisfactionSubgroup analysisMental healthClinical psychologyGerontologyMedicineDemographyDiseaseSocial psychologyPsychiatryEnvironmental healthInternal medicineMeta-analysisSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Novel Coronavirus Disease (COVID-19) pandemic has had profound effects on physical and mental health worldwide. Students transitioning out of high school were uniquely impacted at the onset of the pandemic, having missed the opportunity to properly mark the end of their final year in the K-12 school system. The adverse effects of this loss on this population are still unknown. The purpose of the current study was to examine stress, wellbeing, and affect in a sample of 168 students (N = 168; Mage = 17.0, SD = 0.46; 60% female; 40% male) who were completing their final year of high school during the early stages of the pandemic when emergency stay-at-home orders were in place. Participants completed an online survey assessing the impact of COVID-19 on their life satisfaction (pre-COVID19, during COVID-19, and anticipated five years from now), stress, positive affect, and negative affect. Latent class analysis (LCA) was used to create classes of participants based on their responses to the pandemic. A two-subgroup solution provided the best model for the life satisfaction outcome variable. Subgroup 1, optimists, comprised 24% (N = 40) of the sample and reported high life satisfaction ratings one year prior to COVID-19 and a slight decrease in life satisfaction during COVID-19, and they anticipated an increase in life satisfaction 5 years from now. This group was characterized by low stress, low negative affect, and high positive affect during the pandemic. Subgroup 2, realists, comprised 76% of the population (N = 128) and experienced similarly high retrospective ratings of pre-COVID life satisfaction but a larger decrease in life satisfaction during the pandemic and a smaller increase in five years. The realist group was characterized by low positive affect, high stress, and high negative affect during the pandemic. The findings suggest that during the pandemic, certain subsamples of adolescents had greater difficulty in managing this transitional period and experienced changes in mood and well-being (i.e., affect, stress) as compared to other adolescents (i.e., optimists). Future research should investigate the characteristics and coping mechanisms that are instrumental for increasing life satisfaction and positive affect while lowering stress in this population.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,382 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Environmental Research and Public Health→Même sujetCOVID-19 and Mental Health→Travaux en français237 207→