Adolescents' meaning making of salient emotional experiences during the COVID‐19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This mixed-method longitudinal study examined American adolescents' meaning making of salient COVID-19 pandemic events. METHOD: = 15.76 years; 46% Latine) narrated their most emotionally impactful pandemic experience at two time points ~30 days apart between July 2020 and March 2021. Narratives were coded for (1) content (i.e., event-type, relation to the pandemic, and the valence of the event [positive or negative]), (2) linguistic markers of subjective event processing (internal state language such as positive emotion, negative emotion, and cognition words), (3) narrative meaning-making, and (4) the outcome of adolescents' meaning-making (i.e., their "meanings made"). RESULTS: About 30% of adolescents spontaneously made meaning of their experience. Negative emotion words within narratives at time 1 positively predicted meaning making at time 2. Meaning making at time 1 predicted increased use of cognition words at time 2. Meaning making themes included: recognizing the threat of COVID-19, coping with a pandemic, and shifts in perspectives. DISCUSSION: Salient emotional experiences that occur during adolescence are likely to be remembered and contribute to one's life story. This work provides a window into how the COVID-19 pandemic may have shaped adolescent development in the United States.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».