Tractors, Talk, Mindset, Mantras, Detachment, and Distraction: A Mixed-Methods Investigation of Coping Strategies Used by Farmers in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Characterized by high unpredictability and little control, everyday factors make farming one of the most stressful occupations globally. Indeed, farmers around the world and in Canada score more severely on measures of perceived stress and negative mental health outcomes like anxiety and depression, and suicide ideation among farmers is disproportionately high. Research investigating effective ways of coping with everyday stress within the time and workload constraints of farming is scarce. This mixed-methods study explores the ways farmers in Ontario and Canada cope with daily farming stressors. Qualitative data from 75 in-depth interviews with farmers and industry professionals in Ontario, Canada, were analyzed to investigate farming-specific coping strategies within the farming context. Quantitative survey responses from 1167 farmers across Canada to the 14-item Ways of Coping measure developed for the Canadian Community Health Survey Cycle 1.2 were analyzed to determine which coping strategies Canadian farmers use most in relation to the representative national population. The ways of coping endorsed by farmers are presented in this paper, including adaptations of positive coping strategies in the farming context. The descriptions of positive and negative coping strategies used provide direction for effective avenues to reduce stress and boost farmers’ well-being.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».