Mental Health of Communities during the COVID-19 Pandemic
Bibliographic record
Abstract
Introducción: El estudio surge a partir del reconocimiento de las necesidades en torno a la Salud Mental en el TrabajoSMT de un grupo de administrativos adscritos a una universidad pública de Colombia y desde la implementación de la modalidad de trabajo en casa derivada de la situación epidemiológica COVID-19. El objetivo es contribuir a fortalecer la salud mental en el trabajo a través de un programa fundamentado en el Modelo de Creencias en Salud-MCS. Metodología: Dicho programa se desarrolló mediante plataformas digitales, en el que se abordaron temáticas relacionadas con el manejo del estrés y la gestión del tiempo, siguiendo una metodología cualitativa, con enfoque de Investigación Acción-IA. Resultados y Discusión: Se obtiene la identificación de situaciones y/o estímulos percibidos como barreras para la realización de conductas salutogénicas y desde un enfoque preventivo, la estrategia centrada en educación para la salud aportó de forma significativa sobre el autocuidado en el desarrollo del trabajo en casa. Conclusiones: La implementación de este tipo de programas, que involucran a la comunidad durante el proceso, contribuyen sustancialmente al fortalecimiento de la salud mental en el trabajo desde necesidades contextualizadas, especialmente durante la contingencia sanitaria por COVID-19
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".