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Enregistrement W6931891359 · doi:10.5683/sp3/ojbi20

Exploring the relationship between threat arising from the COVID-19 pandemic and posttraumatic growth, values congruent behaviour, and prosocial behaviour

2022· dataset· en· W6931891359 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage Processing and 3D Reconstruction
Établissements canadiensConcordia University of Edmonton
Organismes subventionnairesConcordia University of Edmonton
Mots-clésProsocial behaviorStressorDistressPosttraumatic growthInterpersonal communicationInterpersonal relationshipHelping behaviorPsychological resilienceMental healthPandemic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic presents an opportunity to study the collective traumatic impacts of a global health crisis. Collective trauma refers to an event or period of time during which large numbers of people are exposed to threat, in such a way that it impacts the beliefs or narratives of the group indefinitely (Shamai, 2016). This can include acute stressors, escalating stressors (i.e.; public health epidemics), and chronic stressors (Luszcynska et al., 2009). The COVID-19 pandemic can be classified as escalating collective trauma. Collective trauma can lead to positive psychological outcomes (PPO) such as posttraumatic growth (PTG) (Wozniak et al., 2020) and prosocial behavior (Frazier et al., 2013). PTG is defined as, “positive psychological changes experienced as a result of the struggle with traumatic or highly challenging life circumstances” (Tedeschi et al., 2018, p.3). It can include changes in self, relationships, and worldview (Tedeschi & Calhoun, 1995). In order for PTG to develop, the traumatic stressor must be sufficient to disrupt previous core beliefs and elicit struggle to recreate worldview (Tedeschi et al.). It is unknown whether financial threat would yield sufficient distress to create the conditions necessary to foster PTG. Prosocial behavior is defined as an interpersonal behavior that is socially and contextually determined to be beneficial to others (Dovidio et al., 2006). When survivors of trauma report PTG and participation in prosocial behaviors, they describe increases in well-being (Frazier et al., 2013). Communities benefit from PPOs as they can yield increased helping behavior by survivors (Frazier et al., 2013). Existing research on the positive outcomes of collective trauma, however, predominantly focuses on mass casualty events such as school shootings (Wusik et al., 2015) or terrorist events (Rime et al., 2010). More information is needed to understand how global health crises, like the COVID-19 pandemic, contribute to the development of PPOs. This research project will examine the following hypotheses: 1. High ratings of threat and disruption of core beliefs will relate to higher PTG 2. Individuals who report PTG will also report increased engagement in prosocial behaviours and values congruent behaviours. 3. Prosocial and Values congruent behaviours will be most highly correlated with the Appreciation of Life and New Possibilities domains of PTG.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,142 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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