Impact of COVID‑19‑Related Fear and Anxiety on Job Attributes: \nA Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus disease 2019 (COVID‑19) pandemic has had different effects on different \noccupations. The present study was designed to systematically review the available evidence to \ninvestigate the pandemic on occupational effects. The academic databases of Scopus, PubMed \nCentral, ProQuest, Science Direct, and ISI Web of Knowledge were searched systematically \nbetween December 2019 and February 2021. COVID‑19‑related fear, concern, worry, anxiety, \nand stress in combination with job‑related MeSH terms were used to search the databases. \nThe methodological quality of included papers was assessed using the Newcastle Ottawa Scale \nchecklist. To synthesize data, a qualitative synthesis of findings was performed due to the \nsmall number of included studies (n = 4) and the heterogeneity of the assessed outcomes. Four \nstudies were included in the final analysis. All four studies were cross‑sectional, collected the \ndata online, and comprised 1654 participants from four different countries. Fear of COVID‑19 \nwas associated with increased future career anxiety, perceived job insecurity, organizational and \nprofessional turnover intentions, and decreased job satisfaction. COVID‑19 Anxiety Syndrome \nwas associated with scores on the Work and Social Adjustment Scale. As so few studies have \nbeen conducted, there are no conclusive findings. More studies using valid and reliable measures \nto assess fear/anxiety related to COVID‑19 and its’ association with job attributes are needed. It \nis also recommended that these associations are examined in variety of different jobs.
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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 | 0,010 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».