STRESS AND COPING AMONG PARENTS WITH CHILDREN ENROLLED IN REMOTE SCHOOLING DURING COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic necessitated the closure of schools, prompting 93% of U.S. households with children to transition to remote schooling. This study investigates coping mechanisms used by parents and the emotional impact of remote schooling on their well-being. A cross-sectional online survey, grounded in the Transactional Model of Stress and Coping, was conducted among 133 U.S. parents with children engaged in remote schooling from May to October 2020. Pearson correlations and paired sample t-tests were calculated. Multiple regression was performed to determine how well stress, resilience, and gender predict depressive symptoms. The study participants had an average of 1.96 children. Most commonly used coping mechanisms included planful problem-solving, seeking social support, and escape/avoidance. A statistically significant positive association was found between stress and depressive symptoms. Stress and depressive symptoms increased during the pandemic, while resilience decreased. The resulting statistically significant regression model of stress, resilience, and gender accounted for 75.4% of the variability in depressive symptoms. These results underscore the importance of addressing parental well-being and mental health during times of crisis, particularly when children are engaged in remote schooling.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».