A multidimensional tool to measure farm stressors: development and initial validation of the farmer stress assessment tool (FSAT)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Farming is a stressful occupation, and a growing body of research shows that farm stressors are associated with poor mental health. To date, there are few methodologically sound surveys that assess farm stressors, and none have been validated for the Canadian context. Our study aimed to: (a) investigate the types of stressors experienced by farmers, (b) develop a farm stress assessment tool and test its factor structure and internal consistency, and (c) assess its criterion-related validity to self-reported levels of anxiety, depression, burnout, and resilience among farmers. METHODS: We developed a 20-item survey based on a review of the literature, examining existing farm stress surveys, and consulting 10 farmers and agricultural industry experts. Then, a convenience sample of farmers living in Alberta, Canada (Sample 1, N = 354) completed a questionnaire containing the 20-item farm stress survey and four validated measures that assessed depression, anxiety, burnout, and resilience. Sample 1 was used to assess the factor structure using exploratory factor analysis (EFA), internal consistency, and criterion-validity of the survey. Next, a convenience sample of farmers living outside of Alberta (Sample 2, N = 138) was used to evaluate the factor structure of the survey using confirmatory factor analysis (CFA). RESULTS: The results of the EFA revealed five underlying dimensions of farm stressors: Unexpected work disruptions, Agricultural hazards, Farm and financial planning, Isolation, and Regulations and public pressure. The subscales accounted for 61.6% of the variance, and the internal consistency (Cronbach's alpha) ranged from 0.66 to.75. Subscale correlations were below 0.44, indicating evidence of discriminant validity. Correlations between the five subscales and the four mental health outcome variables supported the criterion-related validity of the survey. The results of the CFA indicated that the data fit the model, and fit was further improved by correlating one pair of error terms. CONCLUSIONS: Preliminary analysis of our Farmer Stress Assessment Tool (FSAT) suggests it is a reliable and valid instrument for measuring a range of stressors farmers face. Implications for policy and community-based mental health interventions that help farmers manage the enduring stressors of agriculture is discussed.
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 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 ».