Media-Induced War Trauma Amid Conflicts in Ukraine
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
War could be traumatic. War trauma could often lead to severe and sustained health consequences on people's physical and psychological health. War trauma is often prevalent in people who either participated in the war or lived near conflict zones, such as military professionals, refugees, and health workers. Advances in information and communication technologies, such as the speed, scale, and scope at which people worldwide could be exposed to the near-time happenings of the war, mean that an unprecedented number of people could face media-induced war trauma. Different from war experienced in person, which could be limited in scope and intensity, media-induced war trauma can be substantially more extensive and comprehensive-news reports on the war often cover all aspects and angles possible, possibly paired with disturbing, if not demoralizing, images, repeatedly 24/7. Although media-induced war trauma could have a profound influence on people's mental health, particularly factoring in the compounding challenges caused by the pandemic, there is a dearth of research in the literature. To shed light on this issue, in this article, we aim to examine the implications of media-induced war trauma on people's health and well-being. Furthermore, we discuss the duties and responsibilities of the media industry amid and beyond the current conflicts in Ukraine.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle