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Enregistrement W2104529937 · doi:10.1017/s0144686x12001353

‘I was there when she passed’: older widowers' narratives of the death of their wife

2012· article· en· W2104529937 sur OpenAlexaff
Deborah K. van den Hoonaard, Kate Bennett, Elizabeth Evans

Notice bibliographique

RevueAgeing and Society · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Roles and Identity Studies
Établissements canadiensSt. Thomas University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDestiny (ISS module)WifeNarrativeBlameTypologyPsychologySocial psychologyGender studiesSociologyLiteratureLawPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT There is evidence that older widowed women provide narrative accounts of the events that led up to the deaths of their husbands. These accounts are qualitatively different from other parts of their interviews. This study examines interviews from older widowers and asks what features characterise their narrative accounts of their wife's death. The data show that men do speak of the death of their wife in a qualitatively different way than they do of other matters: women speak emotionally whilst men speak of their behaviour. Using Kirsi, Hervonen and Jylhä's typology of male care-givers, we find that their interviews are characterised by four types of speech: factual, agentic, familistic and destiny speech. In addition, we find two additional speech types related to blame – one related to medical negligence (a subset of destiny speech) and one to self-blame (a subset of familistic speech). We argue that the use of these patterns of speech allow men to preserve their masculine identities at a time when bereavement puts them under intense strain.

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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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