MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393159221 · doi:10.1080/02699931.2024.2333920

Within- and between-person associations between social interactions and loneliness: students’ experiences during the COVID-19 pandemic

2024· article· en· W4393159221 sur OpenAlexafffund
Alyssa K. Truong, Gizem Keskin, Jessica P. Lougheed

Notice bibliographique

RevueCognition & Emotion · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BCCanada Foundation for Innovation
Mots-clésLonelinessPsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicSocial isolationSocial psychologySocial relationshipSocial relationDevelopmental psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic introduced many restrictions to in-person interactions, and remote social interactions may be especially important for managing loneliness when such restrictions are in place. However, it is unclear how social interactions are related to loneliness when in-person interactions are limited. Data were collected between February 2021 and March 2022 from a sample of 581 university students. Participants reported their loneliness and participation in positive in-person or remote social interactions each day for 14 days. Results from dynamic structural equation models showed that participants felt less lonely than they usually felt on the days they engaged in positive remote interactions at the within-person level. Moreover, participants generally felt less lonely when engaging more frequently in remote interactions, but only when in-person interactions were restricted (between-person level). Some of these results varied by changing COVID-19 restrictions. Finally, for participants who felt lonelier in general, the effect of positive in-person and remote interactions on loneliness was less strong. These findings suggest that social interactions may buffer loneliness but are not as impactful for those who experience greater loneliness.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCognition & EmotionMême sujetHealth disparities and outcomesTravaux en français237 207