The Mental Health of Farmers and Farmworkers Impacted by Flooding and Drought: Protocol for a Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Farmers and farmworkers in England are a population group who are particularly vulnerable to the mental health impacts of environmental stressors, including flooding and droughts. While international studies, particularly from Australia, have examined these impacts, there is a critical gap in understanding the mental health consequences of such events for England's farming community. This gap is particularly concerning given the increase in frequency and severity of flooding and drought events due to climate change, which will have significant repercussions for the mental well-being of those whose livelihoods depend on affected land. OBJECTIVE: This study aims to investigate the mental health impacts of flooding and drought events on farmers and farmworkers in England. It will examine how these events affect their livelihoods and explore both compounding and mitigating factors associated with mental health challenges. METHODS: A mixed methods approach will be used, beginning with a national online survey distributed via trusted intermediary agricultural organizations from January 2025 to March 2025. The survey will include the Warwick-Edinburgh Mental Wellbeing Scale to assess participants' mental well-being. A subset of respondents will be selected for follow-up semistructured interviews in late 2025 to early 2026 to gather more in-depth data. Data will be thematically analyzed, allowing for the identification of key patterns in mental health impacts, coping mechanisms, and resilience-building strategies. RESULTS: Survey and interview data will be analyzed during 2025 and 2026 to identify themes and patterns related to the mental health challenges faced by the farming community. This will include exploring coping mechanisms, support networks, and resilience-building strategies, with findings used to inform national interventions. Data obtained from the Warwick-Edinburgh Mental Wellbeing Scale component will be assessed against results from existing studies that have used the scale for other population groups to provide comparative results. CONCLUSIONS: Findings from this study will inform the development of health protection interventions, supporting the farming community in building resilience to future flooding and drought events. This study will also provide valuable insights into the mental health impacts of flooding and droughts in England, contributing to the growing international research on the mental health effects of climate change. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/73827.
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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 | 0,060 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,018 |
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 ».