Doing what matters in times of stress: No-nonsense meditation and occupational well-being in COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
While the COVID-19 pandemic challenged the general public's health and well-being, it exacerbated the pre-existing well-being issues in the educational sector in many countries. Mindfulness-based interventions are often applied to protect and promote occupational well-being. To investigate how the well-being benefits of these interventions arise, we selected one accessible technique that is used in most of them: focused attention meditation. In the middle of the COVID-19 pandemic, 199 teachers voluntarily practiced five to ten minutes of meditation together with their pupils, every morning for six months. We employed a three-wave longitudinal design to follow any changes in the meditating teachers' well-being and compared these changes to a waitlist control condition of 42 teachers. Three dimensions of well-being were measured at baseline, half-time, and post-intervention: emotional, cognitive, and physical well-being. Latent growth curve models revealed that the meditation technique not only improves well-being but also prevents the development of well-being problems. The practice of focused attention meditation resulted in improvements in emotional and physical well-being and prevented the development of cognitive well-being problems that were observed within the control condition. The effects were strongest for emotional and cognitive well-being and followed a linear trend. This paper shows that the well-being effects of mindfulness-based interventions are at least in part due to the focused attention meditation that is practiced in them. Occupational groups that experience emotional, cognitive, or physical well-being issues can benefit from a few minutes of focused attention meditation per day. Trial registration: ISRCTN ISRCTN61170784 (https://doi.org/10.1186/ISRCTN61170784).
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».