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Enregistrement W4223489725 · doi:10.1007/s12144-022-03033-x

A scoping research literature review to explore bereavement humor

2022· article· en· W4223489725 sur OpenAlexaff
Donna M. Wilson, Kathleen A Bykowski, Ana M. Chrzanowski, Michelle Knox, Begoña Errasti‐Ibarrondo

Notice bibliographique

RevueCurrent Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGriefPsychologyVariety (cybernetics)PsychotherapistHumor researchComplicated griefSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The death of a loved one is extremely impactful. Although much of the focus now on helping people who are experiencing bereavement grief is oriented to distinguishing complicated from non-complicated grief for early pharmaceutical or psychiatric treatment, lay bereavement support comprises a more common and thus highly important but often unrecognized consideration. A wide variety of lay bereavement programs with diverse components have come to exist. This scoping research literature review focused on bereavement humor, one possible component. Humor has long been recognized as an important social attribute. Researchers have found humor is important for lifting the spirits of ill people and for aiding healing or recovery. However, humor does not appear to have been recognized as a technique that could benefit mourners. A multi-database search revealed only 11 English-language research articles have been published in the last 25 years that focused in whole or in part on bereavement humour. Although minimal evidence exists, these studies indicate bereaved people often use humor and for a number of reasons. Unfortunately, no investigations revealed when and why bereavement humor may be inappropriate or unhelpful. Additional research, multi-cultural investigations in particular, are needed to establish humor as a safe and effective bereavement support technique to apply or to use. Bereavement humor could potentially be used more often to support grieving people and bereaved people should perhaps be encouraged to use humor in their daily lives.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0390,024
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,364
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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