“Forgiveness is About Building Your Identity Again After the Transgression”: Narrative Identity and Turning Points in the Forgiveness Process
Notice bibliographique
Résumé
Forgiveness is a multilayered process. However, there is little research on how individuals construct their narrative identity through self-positioning at turning points in the forgiveness process. The present study investigated these questions by interviewing 22 Finnish adults, applying McAdams’s life story interview method. Data-driven thematic narrative analysis demonstrated six turning points for the positioning self: (1) prologue: reflecting on the self from a distance, (2) the self gets help from others, (3) battling with the self, (4) the enlightened self, (5) the self initiates confrontation and (6) epilogue: the stronger future self. For the participants, these turning points were complex and profound experiences. Narrative turning points of forgiveness represented the many shades and phases of the forgiveness process that shaped participants’ positions and lives. The process was not linear and included stalled phases. Self-positioning moved from transgression to forgiveness, and in this process, the self’s agency varied from external to active. Participants described turning points in narratives of learning and empowerment with a strong protagonist who wants to move on in life. Turning points of forgiveness and self-positions may take different narrative forms in the future as individuals continue to narrate their forgiveness.
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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 | 0,013 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,026 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».