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Record W4394013545 · doi:10.1177/17579759231223674

Pour une défense collective face à la fatigue pandémique: l’urgence de renforcer les facteurs protecteurs

2024· article· fr· W4394013545 on OpenAlexaffabout
Mélissa Généreux, Gabriel Blouin-Genest, Elsa Landaverde, et Natalia Torres Orozco

Bibliographic record

VenueGlobal Health Promotion · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicCOVID-19 and Mental Health
Canadian institutionsCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Humanities2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Political scienceMedicinePhilosophyVirologyOutbreak

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé:De nombreux articles publiés récemment ont laissé apparaître l'émergence d'un nouveau phénomène dans notre rapport avec la pandémie de COVID-19 : la fatigue pandémique. Ce phénomène suggère l'apparition d'une tendance générale de lassitude face aux mesures sanitaires et à l'état d'urgence devenu permanent. L'objectif de cet article est de replacer cet enjeu dans le contexte de la réalisation d'un projet de recherche portant sur les impacts psychosociaux durant la pandémie. Si relativement peu de recherches se sont intéressées à la fatigue pandémique, la réalité de ce phénomène a été mise en évidence dans le cadre d'un projet de recherche multi-annuelle effectuée durant la pandémie. En termes de méthode, notre équipe multidisciplinaire à l'Université de Sherbrooke a développé un protocole d'enquête permettant d'évaluer les effets de la pandémie de COVID-19 sur la santé mentale à travers des études transversales répétées. La dernière phase de l'enquête inclut un volet additionnel qui cherche à comprendre de quelle manière les conséquences de la pandémie peuvent s'appliquer à d'autres crises systémiques, notamment aux changements climatiques. Différentes vagues d'enquêtes nationales et internationales ont ainsi été réalisées (8 pays, taille minimale de l'échantillon 1000-1500 et échantillonnage par quota mis en oeuvre adapté à chaque pays et basé sur les données démographiques disponibles), et suivant l'évolution de la pandémie, nous avons introduit la notion de fatigue pandémique, ainsi que de fatigue climatique, afin de pouvoir mesurer l'impact de l'exposition prolongée à ces crises mondiales. Ces nouvelles données confirment nos résultats originaux : l'impact psychosocial de la pandémie est immense, en particulier en termes de fatigue pandémique, phénomène qui se retrouve à la fois au niveau comportemental et informationnel. Cette fatigue est un indicateur important à considérer afin d'améliorer notre capacité de réaction et d'adaptation à cette crise, mais également à celles futures.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.051

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.018
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.007
Scholarly communication0.0040.004
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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.

Opus teacher head0.142
GPT teacher head0.491
Teacher spread0.348 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes2
Has abstractyes

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