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Enregistrement W1486342910 · doi:10.1177/1090198115596164

“Dulling the Edges”

2015· article· en· W1486342910 sur OpenAlexafffund
Genevieve Creighton, John L. Oliffe, J. L. Matthews, Elizabeth Saewyc

Notice bibliographique

RevueHealth Education & Behavior · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensAIDS VancouverUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSadnessGriefGrounded theoryPsychologyFeelingMasculinityQualitative researchBinge drinkingAccidentalNarrativeDevelopmental psychologySocial psychologyPoison controlSuicide preventionMedicinePsychiatryAngerSociologyPsychoanalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The death of a male friend can be challenging for men because expressions of grief can be governed and restrained by dominant ideals of masculinity. It is common for young men to engage in health risk practices, such as alcohol overuse, to deal with feelings of sadness. OBJECTIVE: This qualitative study investigated the ways that young men use alcohol in the process of grieving the accidental death of a male friend. METHOD: Participants included 35 men 19 to 25 years old and 22 men 26 to 35 years old who participated in individual semistructured interviews between 2010 and 2012. RESULTS: Methodology informed by grounded theory and narrative analysis was used to analyse and interpret the transcribed interviews, focusing on the ways that men used alcohol in the grief process. Through data analysis we inductively derived three themes: (1) Using Alcohol to Dull the Pain, (2) Using Alcohol to Purge Sadness, and (3) Troubled Drinking. CONCLUSIONS: This study provides evidence to show that men's binge drinking following tragic loss is a means to express emotion and connect with others. Health interventions for young men who have lost a male peer need to be sensitive to gendered norms that inform grief practices and work with them to discern pathways toward recovery that promote long-term wellness.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,177
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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