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Enregistrement W4404141491 · doi:10.1186/s12982-024-00303-w

Joy, adaptation, and agency in the resilience narratives of primary caregivers during the COVID-19 pandemic

2024· article· en· W4404141491 sur OpenAlexaff
Tara Mantler, Shauna M. Burke, Cara A. Davidson, Julia Yates, Treena Orchard

Notice bibliographique

RevueDiscover Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensChildren’s Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicResilience (materials science)Adaptation (eye)NarrativeAgency (philosophy)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Psychological resiliencePsychologyPolitical scienceSociologyMedicineSocial psychologyVirologyNeuroscienceSocial scienceLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has ushered in profound educational, occupational, and familial challenges for school-aged children and their primary caregivers. During this transitional period, resilience was often featured in pandemic discourse as a solution to managing these unprecedented shifts. However, very little concrete information was provided as to how caregivers should or could mobilize this oft-cited resource. Our qualitative study was designed to explore how primary caregivers survived or thrived, using resilience as an experiential window through which to better understand how they coped with the complex, unprecedented challenges ushered in by the COVID-19 pandemic. One-hour interviews were conducted with caregivers ( n = 22, all but two identified as female). Analysis revealed that primary caregivers understood resilience to be surviving the pandemic and making it through with the fewest scars for both them and their children. Caregivers cultivated resilience through finding joy during the hardships, supporting their children’s adaptations to the changing context, and resisting rules. Surviving the pandemic required resilience, and while this emerged in caregivers’ definitions, their lived experience highlights how joy, supporting adaptations, and resistance were employed to cultivate resilience.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil0,723

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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