The Grief and Meaning Reconstruction Inventory (GMRI): Initial Validation of a New Measure
Notice bibliographique
Résumé
Although increasing numbers of grief theorists, researchers, and therapists have begun to focus on the quest for meaning in lives disrupted by loss, no convenient and psychometrically validated measure of meanings made specifically in bereavement has been available to guide their efforts. To construct such a measure, the authors began with a systematic content analysis of sense-making, benefit finding, and identity reconstruction themes gleaned from the narrative responses of a sample of 162 adults who were diverse in their age, ethnicity, relationship to the decedent, cause of death, and severity of their grief response. These were then formulated into a set of 65 candidate items in a Likert scale format representing the level of the respondent's endorsement of the item in the past week. Subsequent administration to a second sample of 300 bereaved respondents permitted factor analysis of this pilot version of the Grief and Meaning Reconstruction Inventory (GMRI), and reduced the items to 29, which loaded on 5 distinct factors, labeled Continuing Bonds, Personal Growth, Sense of Peace, Emptiness and Meaninglessness, and Valuing Life. Both the overall GMRI and its constituent factors showed good internal consistency and strong convergent validity in the form of negative correlations with established measures of bereavement-related negative emotions, symptoms of complicated grief, and more general psychological distress and mental health symptomatology, and positive correlations with grief related personal growth. The authors close by noting several specific research and clinical applications of the measure, which could play a useful role in testing and refining contemporary models of meaning made in the wake of loss.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».