Overlapping Pandemic- and Climate-Related Worry: Prevalence and Association with Mental Health Outcomes in a Canadian Sample
Notice bibliographique
Résumé
A growing body of research suggests the impacts of both the COVID-19 pandemic and climate change have negatively affected population mental health. However, evidence remains limited on the prevalence of overlapping pandemic- and climate-related worry and its association with mental health outcomes. The fourth round of the monitoring survey, Assessing the Impacts of COVID-19 on Mental Health, was administered to adults living in Canada, between November-December 2021, stratified and weighted by age, income, gender, and region. Respondents were asked about stressors related to the pandemic, including: “Worrying about the compounding effects of COVID-19 alongside the climate crisis”. Bivariate statistics and logistic regression were used to assess how responses to this question varied by sociodemographic characteristics and indicators of mental health. Overall, 3,030 respondents participated, with 36.1% endorsing overlapping pandemic- and climate-related worry. Prevalence varied significantly across sociodemographic characteristics, including gender, income, and disability status. Moreover, those who reported this worry were more likely to describe their current mental health as poor, to endorse suicidal ideation, and to be experiencing severe mental distress, even when controlling for pre-existing mental health conditions prior to the pandemic. These results suggest that overlapping pandemic- and climate-related worry is relatively common among adults in Canada. This reiterates the importance of attending to the social determinants of health when considering the mental health consequences of climate change and the pandemic.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».