A commentary on Brazilian perspectives of lessons learned during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: While the pandemic brought many challenges and disruption to an individual’s life, it also presented individuals with the opportunity to develop coping strategies and seek changes in their lives. Brazilians experiencing that moment disclosed the uniqueness of learned lessons. Methods: A commentary written by the interviewers and transcription team of 93 interviews conducted with Brazilians living in Canada and their relatives living in Brazil, identified trends in the experiential learning acquired during the pandemic. The Bloom’s taxonomy framed the review of team’s insights about learned lessons and newest skills and organization of evidence within the domains of cognitive, affective, and psychomotor learning. Results: Overall, there was a significant number and diversity of evidence about new learning and successful strategies that the participants implemented that promoted opportunities for learning. Identified evidence was in the affective (n=26), psychomotor (n=11) and cognitive (n=8) domains. Learning occurred in the affective domain which contributed to new self-perception, expanded awareness, new life priorities, renewed humanistic thoughts, increased valorization of time, life, and interpersonal relations. Conclusions: The findings of the lessons learnt from Brazilian participants are significant and highlight the unique perspectives of the positive benefits that resulted from a negative experience due to the pandemic. The significance of this interesting set of evidence indicates that in a near future the multidisciplinary community of scientists may definitively recalibrate the research focus and further explore how individuals learn and react during a pandemic.
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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 | 0,019 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».