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Enregistrement W4386472700 · doi:10.33921/kheb9671

In Sickness and in Wealth: Mental Health, Income Levels, and COVID-19

2023· article· en· W4386472700 sur OpenAlexaffvenueabout
Hailey Pawsey, Kenneth M. Cramer

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Relations Intergroup Relations and Identity · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthWorrySocial distanceSocioeconomic statusSocial isolationDistressAnxietyPsychologyPandemicAffect (linguistics)PsychiatryLonelinessCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DemographyMedicineClinical psychologyEnvironmental healthPopulationDiseaseSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, COVID-19 has brought upon many challenges to mental health. Social distancing and isolation have led people to experience greater anxiety and negative affect, and financial distress has increased due to economic changes. Demographic features may differentiate the severity of distress individuals face. Using data from The Centre for Addiction and Mental Health (CAMH), the present study examined measures of psychological distress across a Canadian sample, identifying differences in age, sex, and income levels. Trends over time were observed. Lower-income Canadians reported higher distress. Women may be at greater risk than men, as well as younger compared to older Canadians. Psychological distress has remained relatively stable throughout the pandemic, although COVID-19 financial worry has lessened as people are not as worried about their finances. The findings of this study are informative of socioeconomic, sex, and age differences in mental health throughout the pandemic in a Canadian sample.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,439
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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