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Enregistrement W2137319396 · doi:10.1093/geront/gnu168

Holocaust Survivors’ Memories of Past Trauma and the Functions of Reminiscence

2015· article· en· W2137319396 sur OpenAlexafffund
Norm O’Rourke, Sarah L. Canham, Annette Wertman, Habib Chaudhury, Sara Carmel, Yaacov G. Bachner, Hagit Peres

Notice bibliographique

RevueThe Gerontologist · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueIdentity, Memory, and Therapy
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésReminiscenceGenerativityGratitudePsychologyAutobiographical memoryProsocial behaviorNarrativeThe HolocaustRecallLife reviewDevelopmental psychologySocial psychologyCognitive psychologyMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF THE STUDY: Existing research suggests that specific ways of recalling autobiographical memories of one's past cluster in self-positive, self-negative, and prosocial reminiscence functions. We undertook the present qualitative study to gain understanding of reminiscence functions as described by 269 Israeli Holocaust survivors and to see whether groupings of themes that emerged would correspond to our tripartite model of the reminiscence functions. DESIGN AND METHODS: Participants (M = 80.4 years; SD = 6.87) were asked to describe memories that typify a reminiscence function in which they frequently or very frequently engage. Thematic analyses were conducted in English (translated) and Hebrew. RESULTS: Responses reflect the range of ways in which Holocaust survivors reminisce. The task of describing early life memories was difficult for some participants, while others' lived experiences enabled them to teach others to ensure that their collective memory remains in the consciousness of the next generation of Israelis and the Jewish state. Data are imbued with examples of horror, resilience, generativity, and gratitude. IMPLICATIONS: As hypothesized, survivors' memories cluster in self-positive, self-negative, and prosocial groupings consistent with the tripartite model of reminiscence functions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,250 · 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'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

Citations31
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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