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Enregistrement W7002194927

MOOD STATES AND THEIR CORRELATES IN CHILDREN AND YOUTH IN 2021-2022 ACADEMIC YEAR

2024· dissertation· en· W7002194927 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCompetitive and Knowledge Intelligence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoodCoping (psychology)MediationRegression analysisStructural equation modelingMultilevel modelRepresentativeness heuristicPandemic
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The COVID-19 pandemic has exposed children to unprecedented challenges and disruptions. The psychological aftermath of children and youth became a significant source of concerns amid the pandemic. However, the evidence regarding Saskatchewan’s children and youth are very limited. This study aimed to examine the point estimates and the prevalence of eight mood symptoms via CRISIS scale and determining the associated factors among children and youth in Saskatchewan two years into the COVID-19 pandemic. Additionally, potential mediator role of coping ability between risk factors and current mood states was examined. Method: We used 563 data from the “See Us, Hear Us (SUHU) 2.0,”, a cross-sectional study of Saskatchewan children aged 8-18 years and their parents/caregivers. Data were collected between May-July 2022. The dependent variable, current mood state, was measured by Coronavirus Health Impact Survey (CRISIS) scale. The independent variables include sociodemographics, behavioural factors, household conditions, and coping ability. Multiple linear regression analysis and mediation analysis using generalized structural equation modelling were conducted. Representativeness of the sample was ensured by using sampling weights and data missingness was addressed through imputation. Results: The participants reported a relatively mild negative moods, with a mean score of 1.43 on a scale of 0 to 4, where 0 represents no negative moods and 4 represents severe negative moods. The moods score was 0.27 units higher among children between the ages of 16 and 18 compared to those aged 8-11. Individuals who did not identify strictly as either boys or girls experienced 0.78 units higher mood score compared to boys. Hybrid learning modalities (online and in-person) (β=0.24), disrupted extracurricular activities (β=0.18), and increased screen time (β=0.34) significantly worsen moods. The ethnic minority groups (BIPOC) living in mid-sized cities/towns experienced more negative moods compared to Whites residing in cities (Saskatoon/Regina). Coping ability significantly mediates the relationship between extracurricular activities and mood states in children and youth. Conclusion: The findings from our study emphasize the significance of tailored interventions, recognizing the diverse needs of specific age groups, gender identities, and ethnicities. By acknowledging these factors this study also informs the healthcare policies and mental health care providers to ensure proper prioritization during designing and implementing the mental health services.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,159 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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