From the COVID‐19 lockdown to the new normal: Two‐year changes in daily stress and positive event processes
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of the novel COVID-19 disease and the social distancing measures implemented to curb its spread affected most aspects of daily life. Past work suggests that during times of more severe stress, people respond to daily stressors with relatively higher negative affect. However, little is known about how people responded to daily stressors and positive events at different moments in time during the COVID-19 pandemic. Thus, we examined longitudinal changes in daily event-related affect (covariation of daily stressors or positive events with same-day affect) from Spring 2020 (wave 1) to 2022 (wave 2). The sample consisted of 324 adults aged 18-80 (mean = 52 years; 89% women) from the US and Canada who completed weeklong daily diaries at both waves. The results revealed improvements in affective well-being, stressor-related affect (i.e., smaller fluctuations in affect on stressor days vs. nonstressor days), and positive event-related affect (i.e., lower negative affect on days with vs. without positive events). Furthermore, as people gradually resumed their social activities from 2020 to 2022, people reported being exposed to an increased frequency of both stressors and positive events. This study highlights the potential influence of socio-historical phenomena, such as an ongoing pandemic, on the events that people encounter and how they emotionally respond to them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».