Grief and grief support needs in Canada: A mixed methods protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background: In their lifetime, every person will experience the loss of someone they care about. In Canada, the COVID-19 pandemic, the ongoing opioid crisis, and the discovery of unmarked graves at residential schools have brought this into particular focus. Research and theory in the area of grief have evolved over the years. Grief literacy challenges us to better understand and support grief in all aspects of our society. The Public Health Model of Bereavement Support was theorized and tested in Australia. The supports people seek are explored and the model identifies low, medium, and high categories of risk of prolonged grief disorder. Objective: The purpose of this study is to advance public health understanding of grief and its support. The specific research objectives are to (1) test the Public Health Model of Bereavement Support in the Canadian context and (2) build a grounded theory of grief support. Design: This project uses a sequential mixed methods design. Methods: A Canada-wide survey in English and French will produce data that will be used to empirically test the Public Health Model of Bereavement Support. In the second phase, the grounded theory of grief support centers on voices that have not been widely heard in grief research. The mixed methods then fully elucidate grief and grief support in Canada. Results: This is the first study internationally to test this model in a (post)pandemic context, in a jurisdiction that legally permits medical assistance in dying, and in a context with an opioid crisis. Conclusion: The findings will allow us to better understand grief and the current realities of grieving, which has the potential to enhance the wellbeing of the millions of Canadians who are grieving.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».