Let people have their people: Exploring death and grieving during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
,Background: The Covid-19 pandemic had a profound impact on the landscape of bereavement. The effects have been acute and far-reaching, especially as they pertain to impacts on the grief process. Method: A qualitative approach, known as Interpretive Description, was used to explore the experiences of individuals who lost a loved one to death during the highest restrictive period of the Covid 19 pandemic. This restrictive period was inclusive of March 18, 2020 to June 30, 2021 (Faye et al., 2022). Eight participants across northern British Columbia (BC) participated in semi-structured interviews and shared their experiences around the death of a loved one during the noted restrictive period. Braun and Clarke’s (2006) six phases of thematic analysis were used to analyse the data which generated the findings. Results: There were five overarching themes that emerged from the data with 15 subthemes. The five overarching themes followed by the subthemes included— family dynamics (amplified family dynamics and difficult decisions), individual impacts (death rituals, isolation, and complex grief), societal impacts (exacerbated social conditions, accountability, distrust of systems and fear), coping (spirituality, technology, creative expressions, gratitude and forgiveness), and hope for the future (seeking solutions and information sharing). Conclusion: The resounding experiences of those who encountered the death of a loved one during the highest restrictive period of the Covid-19 pandemic were fraught with difficulties, in addition to the death. A call for improved solutions in the future was a strong narrative throughout the experiences provided.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,019 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».