Trajectories of Canadian Workers’ Well-Being During the Onset of the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research regarding workers’ well-being over time during COVID-19 has primarily used variable-centered approaches (e.g., ANOVA) to explore changes in negative well-being. However, variable-centered approaches provide insufficient information on the different well-being experiences that diverse workers may have experienced during COVID-19. Furthermore, researchers have understudied positive well-being in workers’ general lives and work during COVID-19. We used latent trajectory analysis, a person-centered analysis, to explore diverse well-being trajectories Canadian workers experienced during the first few months of COVID-19 across distress, flourishing, presenteeism, and thriving at work measures. We hypothesized that: H1) Intragroup differences would be present on each well-being indicator at study onset; H2) Different longitudinal trajectories would emerge for each well-being indicator (i.e., some workers’ scores would get better, some would get worse, and some would remain the same); and H3) Factors at different ecological levels (self, social, workplace, pandemic) would predict membership to the different trajectories. Canadian workers ( N = 648) were surveyed March 20-27th, April 3rd-10th, and May 20-27th of 2020. Depending on the well-being indicator, and supporting H1, three to five well-being trajectories were identified. Providing some support for H2, distress and presenteeism trajectories improved over time or stayed stagnant; flourishing and thriving at work trajectories worsened or stayed stagnant. Providing some support for H3, self- (gender, age, disability status, trait resilience), social- (family functioning), workplace- (employment status, financial strain, sense of job security), and pandemic-related (perceived vulnerability to COVID-19) factors significantly predicted well-being trajectory membership. Recommendations for diverse stakeholders (e.g., employers, mental health organizations) are discussed.
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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 | 0,010 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».