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Enregistrement W4409242339 · doi:10.3390/bs15040487

Content Moderator Mental Health and Associations with Coping Styles: Replication and Extension of Previous Studies

2025· article· en· W4409242339 sur OpenAlexaboutno aff
Ruth Spence, Jeffrey DeMarco

Notice bibliographique

RevueBehavioral Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCommunication in Education and Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModerationMental healthPsychologyPsychological interventionCoping (psychology)DistressQuarter (Canadian coin)PopulationClinical psychologySample (material)Applied psychologySocial psychologyPsychiatryMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an increasing evidence base that demonstrates the psychological toll of content moderation on the employees that perform this crucial task. Nevertheless, content moderators (CMs) can be based worldwide and have varying working conditions. Therefore, there is a need for studies to be replicated to ensure that the results are robust. The current study used a large sample of commercial CMs employed by an international company to replicate the results from two previous studies that relied on an anonymous online survey. The results pertaining to mental health, wellbeing, and the effectiveness of wellbeing services for this population were mostly replicated. Over a quarter of CMs demonstrated moderate to severe psychological distress, and a quarter were experiencing low wellbeing. Further, the results suggest the potential utility for interventions that increase problem-focussed problem solving, as well as a need for the efficacy of wellbeing services to be evaluated more broadly.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,367
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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