Digital Media to Support Healing from Trauma: A Conceptual Framework Based on Mindfulness
Notice bibliographique
Résumé
Digital media which involve narrative storytelling are increasingly used in nursing and health research, including clinical applications such as cinematherapy. A pilot study was conducted on how digital media self-accessed by marginalized individuals may be beneficial toward mindfulness and healing from trauma. Qualitative interviews were conducted with individuals (n = 8) who self-reported marginalizations via: race; gender; rural geography; socioeconomic status; indigenous or colonial experience; survivor of abuse; experiences of homelessness; or disability. Results indicated that trauma-narratives often organically emerge through discussions on digital media, with notable intersections with mindfulness-based practices and interventions. First, digital media can create a mindfulness of trauma as valid to discuss and disseminate. Mindfulness of authentic resolution also emerged as critical, as trauma may be employed in media narratives for attention or sympathy with no intent to support healing. Participant responses illustrate value in being mindful of individuals with severe trauma, who may be less likely to benefit from digital media. Digital media can foster sense-of-belonging and community-building amidst isolation; additionally, parasocial relationships may help foster supportive identities and ideologies on vulnerability. Findings are outlined in a preliminary conceptual framework, toward supporting future digital media with intent to create mindfulness or heal trauma.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,024 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».