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Enregistrement W4382788396 · doi:10.1111/spc3.12813

A global experience‐sampling method study of well‐being during times of crisis: The CoCo project

2023· article· en· W4382788396 sur OpenAlexaff
Julian Scharbert, Thomas Reiter, Sophia Sakel, Julian ter Horst, Katharina Geukes, Samuel D. Gosling, Gabriella M. Harari, Lara Kroencke, Sandra Matz, Ramona Schoedel, Maor Shani, Clemens Stachl, Sanaz Talaifar, Natalia Maria Alejandra Aguilar, Dayana Amante, Sibele D. Aquino, Franco Bastias, Jeremy C. Biesanz, Alireza Bornamanesh, Chloe Bracegirdle, Luís Antônio Monteiro Campos, Maria Camila Ceballos, Bruno Chauvin, Sopa Choychod, Nicoleen Coetzee, Vlad Costin, Gustavo da Silva Machado, Anna Dorfman, Monika dos Santos, Rita W. El‐Haddad, Małgorzata Fajkowska, Augusto Gnisci, Stavros P. Hadjisolomou, William W. Hale, Maayan Katzir, Lili Khechuashvili, Gholamreza Kheirabadi, Alexander Kirchner‐Häusler, Aslı Göncü‐Köse, Patrick F. Kotzur, Sarah Kritzler, Jackson G. Lu, Khatuna Martskvishvili, Francesca Mottola, Martin Obschonka, Стефаниа Паолини, Marco Perugini, Odile Rohmer, Yasser Saeedian, Jintana Sarayuthpitak, Sabine Sczesny, Ida Sergi, Ewa Skimina, Thomas Talhelm, Kamonwan Tangdhanakanond, Tülüce Tokat, Ana Raquel Rosas Torres, Cláudio Torres, Jasper Van Assche, Gustaaf G. Wolvaardt, Aslı Yalçın, Markus Bühner, Maarten van Zalk, Mitja D. Back

Notice bibliographique

RevueSocial and Personality Psychology Compass · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversidade Federal da ParaíbaUniversity of South AfricaUniversiteit GentUniversità degli Studi di Milano-BicoccaDurham UniversityBar-Ilan UniversityUniversiteit van AmsterdamUniversiteit UtrechtUniversity of BernDeakin UniversityDeutsche ForschungsgemeinschaftMassachusetts Institute of Technology
Mots-clésExperience sampling methodCocoData collectionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Sample (material)PsychologyCoping (psychology)Sampling (signal processing)Applied psychologyData scienceComputer scienceSocial psychologySociologyMedicineClinical psychologyArtificial intelligenceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present a global experience‐sampling method (ESM) study aimed at describing, predicting, and understanding individual differences in well‐being during times of crisis such as the COVID‐19 pandemic. This international ESM study is a collaborative effort of over 60 interdisciplinary researchers from around the world in the “Coping with Corona” (CoCo) project. The study comprises trait‐, state‐, and daily‐level data of 7490 participants from over 20 countries (total ESM measurements = 207,263; total daily measurements = 73,295) collected between October 2021 and August 2022. We provide a brief overview of the theoretical background and aims of the study, present the applied methods (including a description of the study design, data collection procedures, data cleaning, and final sample), and discuss exemplary research questions to which these data can be applied. We end by inviting collaborations on the CoCo dataset.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,256
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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