Negative emotions associated with self-growth among older adults during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The Covid-19 pandemic appeared globally (1), thus affecting the self-growth of the older population (2). Objectives The aim of this study is to identify and analyze the negative emotions felt during the pandemic, as well as their impact on self-growth of 226 older individuals of four nationalities: Mexican, Italian, Portuguese and Spanish. Methods Thus, a transnational qualitative survey was carried out. A content analysis was performed. Results Seven negative emotions were reported, namely: fear, sadness, anger, grief, annoyance, loneliness and shame. These emotions were considerably associated with the following themes: (1) Sharing experiences; (2) Availability of the partner; (3) Spirituality and religion; (4) Be active; (5) Interest in new projects; (6) Civic participation; (7) Sexual activity. Older participants with Mexican and Italian nationality reported that sharing experiences as the most relevant topic, while for the Portuguese and Spanish participants, having a partner available was more important. Conclusions This study demonstrated that negative emotions cooperated with the self-growth of older individuals during the Covid-19 pandemic. The heterogeneity of experiences lived by each culture was highlighted, underlining the positive side of negative emotions and their strong connection with the self-growth of the older people. 1.von Humboldt S et al. Smart technology and the meaning in life of older adults during the Covid-19 public health emergency period: A cross-cultural qualitative study. Int Rev Psychiatry, 2020; 1-10. 2. von Humboldt S et al. Does spirituality really matter? - A study on the potential of spirituality to older adult’s adjustment to aging. Jpn Psychol Res, 56;114-125. Disclosure No significant relationships.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».