Workers’ well-being during viral pandemics and epidemics: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Studies have documented the well-being of workers during individual pandemics and epidemics. However, there lies a need to summarize worker well-being across crises. Moreover, there is a scarcity of reviews exploring precarious workers’ well-being during these crises. Adopting a multidisciplinary perspective via positive psychology’s third wave, this scoping review examines positive and negative well-being across diverse occupational groups and situations (e.g., precarious employment) and across crises. Inspired by Ecological Systems Theory, factors at different ecological levels (self, social, workplace, pandemic) relevant to workers’ well-being are reviewed. The following questions are addressed: 1) How are virus-related public health crises (i.e., epidemics, pandemics) related to workers’ well-being? 2) What resilience and risk factors are associated with workers’ well-being in these crises? And 2a) How is the well-being of precarious workers impacted during virus-related public health crises? Of the 2,395 potentially relevant articles published before October 23 rd , 2020, 187 were retained. Overall, more research has been conducted on negative than positive well-being. Workers experienced: 1) positive well-being frequently or at moderately high levels overall during pandemics and epidemics, 2) mild to moderate negative well-being during SARS and COVID-19’s beginning and high negative well-being during other crises, and 3) high work-related well-being during such crises. Factors at self- (age, gender), social- (social support), workplace- (occupation, frontline status), and pandemic-related (risk/exposure, knowing someone infected/killed by the virus, PPE access) levels were associated with workers’ well-being. Although explored infrequently, precarious employment was typically associated with greater negative well-being. Practice- and policy-related recommendations are discussed. • A review was needed to summarize findings on worker well-being across epi/pandemics • We reviewed 187 papers on resilience and risk factors associated with well-being • Findings show moderately high levels of positive well-being (e.g., resilience) • Negative well-being (anxiety, depression) was found to vary across epi/pandemics • Precarious employment was associated with greater negative well-being
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».