A Severe and Chronic Socio-Economic Crisis with no End in Sight, How Much Can Lebanese People Take?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose People in Lebanon have been facing what has been dubbed one of the most severe socio-economic crises since the 21st century. Over the past few years, suicide rates have spiked, fueled by deteriorating working and living conditions. Research conducted on the mental health of populations residing in low-income countries is meager. Amongst these countries, very little research has examined the repercussions of a severe socio-economic crisis on Lebanese people's mental health. Methods For the purpose of this study, we conducted a multiple regression analysis. The multiple regression analysis allowed us to verify the association between several independent variables (work-related, macro-economic variables, life stressors and family income) and our dependent variables (stress and psychological distress). We also ran mediation analysis to examine the indirect role our variables could play on psychological distress via their effect on stress. Results Through a community sample of workers, lack of access to electricity due to the crisis was found to be associated with stress. Similarly, stress related to the crisis, deteriorating working conditions, job insecurity, lack of internet access, and other life stressors were also found to be associated with a higher level of psychological distress. Higher family income and recognition at work seemed to be associated with a lower level of psychological distress. Lastly, lack of access to electricity seemed to be positively associated with psychological distress via stress related to the socio-economic crisis. Conclusion The impact of the current situation could have broad implications for a large number of low-income countries.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».