Work, Parenting, and Well-being
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives COVID-19 reframed the relationship between work and home and, in general, made both more difficult—especially for parents. We hypothesized that, among neurologists, the effects of the pandemic on productivity and on well-being would be greater on those with children than on those without children and that the effects would be greater on women with children than on men with children. Methods We conducted an international electronic survey launched by the Practice Current section of the American Academy of Neurology. The survey included questions on demographics (self-identified gender, number of children and elderly dependents, childcare support, and country and state when applicable), workflow changes because of COVID-19, impacted domains, and productivity and well-being using the Likert scale. Counts are presented as descriptive statistics. Statistical analysis was performed using Mann-Whitney U and Kruskal-Wallis tests. Results We collected 243 fully completed surveys from providers in all continents with high representation of the United States (76%), providers who identified as women (71.6%), and neurologists with children (91%) among respondents. A majority worked remotely (28% fully, 43% mix). Neurologists reported decreased academic productivity (72%), work benefits (65%), and time for writing (48%). These findings were more prominent in respondents with children and among women practicing outside of the United States. Increased pressure from productivity expectations and lack of time for family were reported by 47% and 41% of respondents, respectively. Discussion The disruption from the COVID-19 pandemic affected academic productivity and decreased the well-being of neurologists in general and of neurologists with children more drastically. This could potentially hinder the promotion and retention of junior neurologists who were juggling life and work during the pandemic outbreak and its recurrent surges.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».