Impact de la pandémie Covid-19 sur la perception du bien-être de la population Canadienne : une collecte de données momentanées géographiquement explicites en deux temps
Bibliographic record
Abstract
Contexte Pendant la pandémie, les Canadiens ont vécu des perturbations importantes dans leur quotidien, incluant des changements de routines et des interactions sociales réduites en raison des confinements et des mesures de distanciation sociale. Cela a entraîné un isolement social généralisé et a eu un impact négatif sur le bien-être. Objectif Cette étude visait à évaluer les différences de bien-être momentané perçues chez les Canadiens pendant et après la pandémie, en se concentrant sur l’impact des facteurs individuels et environnementaux, et en identifiant les changements dans leurs effets au fil du temps. Méthodes Nous avons analysé les données de l’étude COHESION, une cohorte pan-canadienne de 443 participants, recueillies pendant et après la pandémie de COVID-19. Les participants ont autodéclaré quotidiennement leur humeur via la méthode de collecte de données momentanées géographiquement explicites (GEMA) sur leur smartphone. Les variations de bien-être ont été évaluées à l’aide de modèles linéaires mixtes. Résultats Nous avons reçu 7 731 observations valides pour notre analyse. La moyenne du score de bien-être était de 25,4 ± SD 7,1 et de 26,3 ± SD 6,3 (échelle : 6-36) respectivement pour chaque phase. Les scores de bien-être étaient plus stables et consistants entre les participants après la pandémie (CCI = 0,58). Pendant la pandémie, le bien-être était plus sensible aux expositions environnementales et temporelles immédiates (CCI = 0,43). Conclusions L’utilisation du GEMA montre que les facteurs individuels et environnementaux ont influencé le bien- être des Canadiens pendant et après la pandémie. Des facteurs clés tels que le genre, l’âge, les espaces verts et la température ont montré des impacts variables à travers l’étude. La stabilité des scores de bien- être après la pandémie suggère un changement vers des niveaux de bien-être plus consistants entre les individus.
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 | 0.006 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| 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".