MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410531690 · doi:10.1080/23748834.2025.2496557

Mental health and residential adaptations during the pandemic: a mixed-methods study of working mothers

2025· article· en· W4410531690 sur OpenAlexafffundabout
Pablo García de Paredes, Thierry Ramadier, Marie Baron, Annie LeBlanc, Carole Després

Notice bibliographique

RevueCities & Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleUniversité LavalCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services Sociaux
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésPandemicMental healthPsychologyGeographyEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the Spring of 2020, the COVID-19 pandemic transformed dwellings worldwide into focal points of daily life. This mixed-methods study examines how women in various residential situations adapted when faced with pandemic challenges and how their adaptations influenced the meanings of home and mental health. A pool of 538 working mothers was identified from Quebec’s MAVIPAN repeated measures survey to test if their residential situations, marked by their multiple social roles as mothers, workers, wives, or teachers, and various housing conditions, were associated with mental health and their meanings of home. Four profiles of residential situations were identified through multiple factor analysis (MFA), and 33 women belonging to these profiles were interviewed. Quantitative explorations and ChatGPT-4-assisted thematic analysis revealed conditional associations linking vulnerable residential situations to adaptation difficulties, low mental health scores, and negative feelings toward home, applying to women in blended or single-parent families, in small dwellings, or self-employed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,346 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCities & HealthMême sujetWork-Family Balance ChallengesTravaux en français237 207