Loneliness and Sexual Risk in COVID Among Urban GBM in Canada
Notice bibliographique
Résumé
During the peak of the COVID-19 pandemic (thus far) Canadians were ordered to engage in social distancing and social isolation measures. Given that loneliness and perceiving low social support have both been associated with poor mental health outcomes and increased sexual risk-taking behaviour, we wondered how the COVID-19 pandemic would impact the mental health and sexual behaviour of Canadian GBM. In the context of the COVID-19 pandemic, existing work on mixed populations has noted a link between increased perceived social support and decreased experiences of loneliness (e.g., Baraket-Bojmel et al, 2021; Groake et al., 2020) and emotional distress, such as depression (e.g., Grey et al., 2020) and anxiety or stress (e.g., Szkody et al., 2021; Xu et al., 2020). Social support was also found to moderate the association between loneliness and chronic anxiety (Xu et al., 2020). However, some work noted an age-dependent association; Lisitsa et al. (2020) found that younger individuals reported more loneliness and lower social support seeking behaviour. Similarly, Groarke et al. (2020) also found higher rates of loneliness among younger people. The loneliness and sexual risk model posits that sexual risk taking (and substance use) can be the result of maladaptive coping strategies for loneliness, thus younger GBM who experienced more loneliness and less social support in the context of the COVID-19 pandemic may also report poorer mental health and may have been more likely to engage in sexual risk taking behaviours.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».