The experience of the COVID-19 pandemic, and changing attitudes to life
Notice bibliographique
Résumé
Wstęp: Celem pracy była ocena poziomu zmian w podejściu do życia, które mogły wynikać z doświadczeń pandemii COVID-19.W świetle najlepszej wiedzy w Polsce nie ma badań prowadzonych na dużych próbach populacyjnych dotyczących związku między obciążeniami wynikającymi z pandemii a pozytywnymi zmianami świadczącymi o wzroście potraumatycznym (post-traumatic growth -PTG).Materiał i metody: W badaniu przekrojowym przeprowadzonym online w marcu 2022 r. wzięło udział 2050 dorosłych mieszkańców Polski (średni wiek 48,8 ±16,7 roku).Jako miarę PTG zastosowano autorski kwestionariusz zawierający 6 pytań na temat zmian w percepcji siebie i własnego zdrowia, relacjach interpersonalnych i filozofii życia (α Cronbacha 0,848).Zbadano zmiany sumarycznego indeksu (zakres 0-24) w zależności od dwudziestu czynników w pięciu blokach tematycznych, a za miarę efektu przyjęto współczynnik d Cohena.Wyniki: Ogólny indeks zmiany podejścia do życia wynosił 17,34 ±4,50.Płeć żeńska i starszy wiek wiązały się z częstszym występowaniem PTG (odpowiednio d = 0,254 i d = 0,364).Zwrócono uwagę na wysoki poziom PTG wśród respondentów, którzy: izolowali się od bliskich, aby ich nie narażać (18,84 ±3,79, d = 0,664), byli osobami wierzącymi i praktykującymi (18,22 ±4,25, d = 0,584), często odczuwali lęk (18,45 ±4,10, d = 0,562) oraz zgłaszali jako skutek pandemii brak bliskości z drugą osobą (18,58 ±4,22, d = 0,517).Wnioski: Pandemia COVID-19 niosła ze sobą zagrożenia i traumy, jednak nie należy pomijać możliwości PTG i korzystnych zmian, które nastąpiły po zetknięciu z sytuacją kryzysową.
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 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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».