The mental health needs of women in natural disasters
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Considering the importance of psychological issues during disasters and the key role of women in the family and society, a preventive approach toward mental health improvement in women is of great importance. AIMS: This study aimed to identify the mental health needs of women in natural disasters through a preventive approach. SETTINGS AND DESIGN: The present qualitative study was conducted through content analysis method and semi-structured interviews with 40 specialists and seven women who had experienced natural disasters. The study participants were selected through snowball and purposive sampling. SUBJECTS AND METHODS: A heterogeneous sample was selected. To ensure the reliability and verifiability of data, the texts of the interviews were approved by each interviewee. STATISTICAL ANALYSIS USED: Thematic analysis was used to report findings. RESULTS: In this study, two themes, seven main categories, and 21 subcategories and secondary codes were extracted. The themes were internal physical (biological) and external environmental (social, political and legal measures, cultural and spiritual measures, psychology, and lifestyle) factors. CONCLUSIONS: The dimensions related to the mental health of women are multifactorial and beyond only psychological variables. The improvement of the mental health of women can be achieved through aggregation of perspectives in different organizational, governmental, and political areas in collaboration within the society with a healthy gender perspective free of discrimination, inequality, and injustice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».