Temporal Orientation Changes Due to COVID-19 Pandemic: A Machine Learning Text Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study examines how temporal orientation evolves over time, changes at the onset of the COVID-19 pandemic, and in the period following the pandemic’s onset. Based on event system theory, we claim that the onset of the pandemic creates a strong event because it is highly novel, disruptive, and critical. Applying machine learning text analysis technique, this study extracted past, present, and future temporal orientation out of a total of 2,502,748 tweets, from 3979 individuals over 78 months. Discontinuous Growth Modeling framework is then used to test the baseline trajectory temporal orientation, how COVID-19 causes immediate changes that diverge from the baseline trajectory at the onset of the pandemic, and what is the long-lasting recovery effect after the occurrence of the pandemic. Results showed that (a) all the three aspects of temporal orientations evolve over time before the event, (b) there were immediate increases or decreases in each temporal orientation at the onset of the pandemic, and (c) longitudinal recovery effects last for a long run after the pandemic. Moreover, age explained individual differences of all these change processes. Theoretical contributions to temporal orientation literature and event system theory were discussed. Methodological advancements such as the use of big data and machine learning text analysis were also 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».