Impact of French lockdowns on bereavement experiences: Insight from <scp>ALCESTE</scp> analysis revealing psychological resilience and distinct grief dynamics amidst <scp>COVID</scp>‐19
Notice bibliographique
Résumé
At the beginning of 2020, the entire world was shocked by a global health emergency. According to the literature, fear, high mortality and health restrictions had significant psychological consequences on the population. This study evaluates the French lockdown's impact on the grieving process and how people worked through their grief. Two semi-structured interviews were conducted with 31 participants who had lost a loved one between March 2020, June, and September 2021 (T0) and 6 months later (T1). Subsequently, they were divided into two groups: those who lost someone during the first lockdown (Group 1) and those who lost someone outside the lockdown periods (Group 2). The interviews were analysed using the ALCESTE software, a statistical analysis tool for textual data based on word co-occurrences. This research significantly advances the understanding of bereavement during crises, providing new perspectives and practical insights for policymakers, healthcare professionals and support organisations. Its methodological innovation and detailed analysis contribute to the ongoing discussion on grief and resilience in challenging circumstances. Ultimately, this study lays the foundation for improved support and intervention strategies tailored to the needs of bereaved individuals during crises.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».