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Enregistrement W4312691857 · doi:10.15309/22psd230217

PERCEPTION OF SELF-GROWTH DURING COVID-19 PANDEMIC: A CROSS-CULTURAL STUDY WITH OLDER ADULTS

2022· article· en· W4312691857 sur OpenAlexaff
Sofia von Humboldt, Neyda Ma. Mendoza-Ruvalcaba, Elva Dolores Arias‐Merino, José Alberto Ribeiro-Gonçalves, Gail Low, Isabel Leal

Notice bibliographique

RevuePsicologia Saúde & Doenças · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakPerceptionSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PsychologyMedicineVirologyInfectious disease (medical specialty)DiseaseOutbreakNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A pandemia de Covid-19 apareceu de forma global, afetando assim o auto-crescimento da populao idosa. O objetivo deste estudo consiste na identificao e anlise no auto-crescimento dos indivduos idosos de duas nacionalidades: mexicana e portuguesa. Neste estudo participaram 226 idosos, com 65 anos ou mais anos e residentes na comunidade. Foi executada um estudo qualitativo transcultural, atravs de um protocolo de entrevista semiestruturada. Os participantes foram interrogados sobre a sua perceo do seu auto-crescimento durante a pandemia. Posteriormente foi feita uma anlise de contedo e foram identificados os temas centrais. A anlise de contedos indicou os seguintes temas: (1) Partilha de experincias de vida; (2) Relao afetiva de qualidade; (3) Espiritualidade e religio; (4) Estar ativo; (5) Interesse por novos projetos; e (6) Participao cvica. Os participantes idosos com nacionalidade mexicana relataram que a partilha de experincias de vida como o tema mais relevante, enquanto para os participantes portugueses, possuir uma relao afetiva de qualidade era mais importante. Este estudo evidenciou a heterogeneidade de experincias vivenciadas por cada cultura, realando o auto-crescimento dos idosos no perodo pandmico.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,362 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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