Association Between Employment Status and Mental Health of People: An Evidence-Based Analysis in The Post Covid-19 Era
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has inflated many megacities in the world and petrified the mental health of people. Mental health complications of people during this pandemic were spread at different levels. This situation created the ground for this study to see whether the employment status of people was in line with fluctuating mental health conditions in Dhaka City Corporation during this invasion or in the immediate past. It was a cross-sectional study that applied a multistage sampling method to define sample size. It selected the participants randomly and collected data through a self-administered structured questionnaire. This questionnaire was based on the DASS-21 to measure the conditions of mental health stability. Different statistical tools, including cross-tabulation, were used to reveal the association between the variables, and a chi-square test was conducted to examine the significance of such association. The findings of the study exposed the stern predisposition of mental health situations to employment status in the Dhaka City Corporation during and immediately after the COVID-19 invasion, which was at different levels depending on their demographic attributes. Thus, the findings have a significant conclusion that taking preventive measures for the employment security of people is essential to maintaining their mental health in the future. However, it could also be said that keeping this study only in urban areas and among educated people is a limitation, though such a limitation has opened further sites for potential studies.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».