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Enregistrement W2062945380 · doi:10.2190/om.60.4.b

Internet Method in Bereavement Research: Comparison of Online and Offline Surveys

2010· article· en· W2062945380 sur OpenAlexaff
Katerina Tolstikova, Brian Chartier

Notice bibliographique

RevueOMEGA - Journal of Death and Dying · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetPsychologyOnline and offlineComputer scienceInternet privacyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the reliability and validity of Internet research in bereavement. Recent literature demonstrates an increased interest in utilizing a more convenient, inexpensive, and rapid Internet method to collect data and recruit bereaved participants. For researchers, the Internet offers the possibility to learn more about grief from the growing online community of bereaved people. To explore the possible use of Internet tools in bereavement research, this study compares online survey method with traditional paper-and-pencil method in grief assessment. One group of bereaved adults (N = 84) was recruited and completed the survey by mail, and another group of bereaved adults (N = 262) was recruited and completed the same set of questions via Internet. The collected data were analyzed to identify both similarities and differences between the two samples' responses and the psychometric characteristics of the Core Bereavement Items inventory (CBI; Burnett, Middleton, Raphael, & Martinek, 1997). Significant differences were found between the two samples in relation to time since loss, cause of death, and relationship to deceased, demonstrating a greater variability in the Internet sample. Other demographic characteristics, as well as the grief and meaning making scores, did not differ significantly. In addition, no relevant differences were found in the psychometric properties of the CBI. These findings suggest that the Internet-based methods can be a suitable and valid alternative to more traditional paper-and-pencil methods.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,228
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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