Investigation into Grief Experiences of the Bereaved During the Covid-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the current study was to investigate the grief experiences of people affected by COVID-19. The study adopted a qualitative design of descriptive phenomenology. Fifteen adults who had lost a family member during the COVID-19 pandemic were selected as the sample through the purposive sampling method until theoretical saturation was achieved. Data was collected using semi-structured interviews and the Colaizzi analysis method. Six main themes (i.e., unexpressed grief, psychosomatic reactions, negative emotions, family problems, and social and occupational problems) were extracted. Data analysis showed that complex disenfranchised grief is the pervasive consequence of the COVID-19 experience. According to the findings, participants experienced disenfranchised grief during the loss of their loved ones due to the COVID-19 disease, which was a complex, painful experience accompanied by negative emotions and family, work, and social tensions. This grief is accompanied by more severe and prolonged symptoms, making it difficult for the bereaved to return to normal life. In unexpressed grieving, there are intense feelings of grief, pain, separation, despair, emptiness, low self-esteem, bitterness, or longing for the presence of the deceased. This grief originated from the conditions of quarantine and physical distance on the one hand, which required the control of the outbreak of the COVID-19 disease, and on the other hand, the cultural-religious context of the Iranian people.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».