Verbal Emotional Disclosure of Moral Injury in Holodomor Survivors
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. The purpose of the current research is to define and operationalize moral injury based on moral standards, moral judgements, moral reasoning, moral emotions, moral behaviour, and moral consequences; to explore verbal emotional disclosure of moral injury in Holodomor survivors’ narratives. Materials & Methods. The study applies traumatic narratives of 42 survivors of the Holodomor of 1932–1933 in Ukraine. Main themes aligned with morality structure were captured, using software tool NVivo.12. The study uses LIWC2015 to search for psychological meaningful categories, notably anxiety, anger, sadness, and insights (deep comprehension). The research uses the cross-sectional design utilizing the independent variables of anxiety, anger, insights and dependent variable of moral emotions represented in narratives for multiple linear regression analysis and correlations (2-tailed Pearson r) between components of morality, anxiety, sadness and insights, SPSS. 26. Results. There is a high frequency of moral judgements and a low frequency of moral emotions and moral consequences in the narratives. A significant positive correlation was found between moral standards and other components of morality, in particular moral judgements, moral reasoning, moral consequences, anxiety, sadness and insight. There was a significant positive correlation between moral emotions and anger, and insight. Anxiety, insights and anger taken together are significant predictors of moral emotions, however, only anger is a robust significant independent predictor of moral emotions. Conclusions. Verbal emotional disclosure of traumatic experience relates to expressing righteous anger, contempt, disgust, decreased empathy, and embarrassment, which substitute other moral emotions, notably shame and guilt. The study contributes to our understanding of anxiety, anger, insights (deep comprehension) taken together as robust predictors of moral emotions. Finally, we captured that there are difficulties in verbal emotional disclosure of experience and moral consequences of the Holodomor, since Holodomor survivors predominantly focus on moral judgements and moral standards.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».