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Enregistrement W2909208698 · doi:10.5539/ijel.v9n1p448

Death as Transformation: Examining Grief Under the Perspective of the Kubler-Ross in the Selected Movies

2018· article· en· W2909208698 sur OpenAlexvenueno aff
Saman Salah, Sohaila Hussain, Ayesha Ahmed, Abida Azam, Durdana Rafique

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGriefTransformative learningPerspective (graphical)Meaning (existential)PsychoanalysisPsychologySociologyAestheticsArtEpistemologyPhilosophyPsychotherapistVisual artsDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Death has always been a central human concern. Death is transformative; for those left, therefore, the experience of grief and loss opens another world. The meaning of grief is not simply the “Loss of …” but the “Intense sorrow caused by the loss of a loved one (especially by death)”. Grief is the price we pay for love. The deeper the love, the greater the depth of the grief that follows the loss. Grief is a shape of emotional pain; however, human beings no longer constantly trip these levels in any unique order, nor do they trip each stage. This paper draws upon the conceptual framework of Kubler-Ross five stages of grief to analyze the following movies “UP”, “Baba Dook”, “The Kite Runner”, “Rabbit Hole”, “Summer 1993” and “Three Colors: Blue” content analysis as the method of analysis. Besides, this paper explores the impact of these five stages of grief on different genders through the characters and scenes in the selected movies. This paper is an exploratory and descriptive study grounded in qualitative research design and uses content analysis as the method of analysis of the selected movies. The findings of this study show that death is a transformative phenomenon and grief unlike other emotions is a powerful tool since it raises doubt about how the grieved discovers significance throughout everyday life.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,327 · 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'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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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