Fears, Deaths, Mourning, and Burials in Times of COVID-19 Pandemic in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Extant studies on deaths in Nigeria have been conducted without much critical focus on how the public responded to emergency politics or the government’s interventions during pandemics. Fundamentally, this is the gap this research aims to fill. This study focuses on pain events, grieves, and mourning following COVID-19-related deaths. Thus, this study analyzes the intersections between COVID-19 and death discourse by exposing and interrogating the variances, ambiguities, ambivalences, corollaries, and paradoxes amid convoluted public health conversations. This research employed both primary and secondary sources. Primary sources include African beliefs, newspapers reports of past and current pandemics, and radio, television, and social media narratives. Secondary sources include reviews of existing literature on deaths and pandemics. Historical analysis is used in this study, identifying two categories of dead bodies created during the COVID-19 pandemic. The first category is Pandemic Dead Bodies (PDBs) and the second category is Non-Pandemic Dead Bodies (NPDBs). Many concomitants characterizing Pandemic Dead Bodies including stigmatization, apathy, otherization, ambiguities, genderization, demographication, politicization, contestations, and weaponization are interrogated from socio-historical perspectives. Heightening the stress of grieving families are issues around deaths, as burials are postponed or held within the restrictions of National Centre for Disease Control (NCDC) COVID-19 protocols, often with the presence of limited family members of the deceased. Thus, the pains and grieves are not just about the loss of loved ones, but the inability to give them a befitting burial, since Nigerians love to celebrate the liminality of their loved ones into eternity. Likewise, anticipatory grief became more accentuated and aggravated in Nigeria regarding the manner of announcing the demise of some popular politicians who died of COVID-19. Fundamentally, these problematic encumbrances, nuances, and intrigues concerning deaths during the COVID-19 pandemic are historicized. This study concludes that pains, grief, sorrow, death, and burial are historically constituted and configured regarding social, economic, political, cultural, and environmental interactions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».