Comprendre l’hétérogénéité dans l’évolution de la solitude pendant la pandémie : une étude longitudinale pancanadienne
Notice bibliographique
Résumé
Les mesures de distanciation sociale pendant la pandémie de la COVID-19 ont engendré de l’isolement et ont soulevé des inquiétudes concernant la solitude de la population. Étant donné les multiples conséquences de la solitude sur la santé, il est primordial de mieux comprendre comment ce phénomène évolue dans le temps, et d’identifier qui, dans la population, est particulièrement susceptible d’être touché par un sentiment de solitude prolongé. Les études existantes sur le sujet sont souvent transversales et donc n’examinent pas la chronicité de la solitude. De plus, elles ne s'interrogent pas sur la relation entre l’isolement et la solitude ni sur les variations interindividuelles et la vulnérabilité de certains sous-groupes, notamment les jeunes adultes. À partir d’une étude longitudinale (n=1763) s’échelonnant sur 11 temps de mesure entre avril 2020 et avril 2021, nous avons identifié des trajectoires de solitude au sein de la population canadienne. Nous avons identifié cinq trajectoires différentes, que nous avons numérotées comme suit : [1] très faible et stable (8,9%); [2] faible et instable (21,1%); [3] modéré et instable (38,8%); [4] élevé et stable (25,6%); [5] très élevé et décroissant (5,6%), indiquant une hétérogénéité dans l’expérience de la solitude. Nous avons ensuite examiné les facteurs de risque liés à l’appartenance à ces trajectoires, en lien avec différents indicateurs d’isolement et l’âge. Nous avons constaté que vivre seul était associé à de plus hauts niveaux de solitude, tandis que le respect élevé des mesures sanitaires et les contacts sociaux en ligne réduits étaient associés à des trajectoires moins élevées. De plus, les jeunes adultes et plus particulièrement ceux vivant seuls étaient plus susceptibles d’appartenir aux groupes de trajectoires de solitude élevées. Notre étude approfondit la compréhension de la solitude ressentie par les individus dans un contexte d’isolement aussi inusité que celui de la pandémie de la COVID-19 en identifiant la composition des sous-groupes les plus affectés.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».