Impact of the recession / by Duncan M. Shields. --
Notice bibliographique
Résumé
Over the last few years, Canada and many other \nindustrialized nations have been facing serious \neconomic and fiscal crises. There is some evidence \nindicating that this kind of economic contraction is a \nsignificant source of psychosocial stress, and that \nduring times of economic recession or uncertainty a \nrelationship exists between economic events and \nmeasures of health and well being at both the \nindividual and societal level. \nAn exploration of the nature and strength of any \nsuch relationship is important in identifying \nindividuals that may be at high risk due to economic \ncontraction, and to identify what factors may buffer \nagainst the negative effects of recession. The present \nstudy was designed to assess the impacts of the current \neconomic recession on a university student population. \nIn addition to the exploratory aspect of this study, \nthe relationship between economic events and depression \nand hopelessness was investigated within the framework \nof self-efficacy theory. \nThe specific objectives were: to evaluate the relative contributions of domain specific (economic) \nself-efficacy, general self-efficacy, and outcome \nexpectations in the determination of depression and \nhopelessness; and to investigate students' perceptions \nof the impact of economic recession on themselves and \nother students. \nPath analyses showed that depression was more \nstrongly associated with beliefs about one's selfefficacy \nin general, while feelings of hopelessness \nwere more strongly related to beliefs about personal \ncontrol over economic issues. Outcome expectations \nwere found to have no additional predictive value in \nunderstanding depression and hopelessness scores. \nThese findings support the role of cognitive processes \n(self-efficacy beliefs) in the mediation of the effects \nof stressors such as negative economic events on mental \nhealth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».