Transgenerational genocidal trauma of the Holodomor: Mental-health–relevant motifs in public testimonies
Notice bibliographique
Résumé
The Holodomor (1932-33) persists in family narratives, household rules, and commemorations that may shape community health across generations. Using an open-source intelligence (OSINT) approach, we compiled and froze a unique-heavy corpus of public, non-academic testimonies in English and Ukrainian (N = 163) from the National Museum of the Holodomor-Genocide, the Ukrainian Canadian Research & Documentation Centre, and institutionally hosted YouTube interviews. We coded 10 motifs (presence/absence) and analysed frequencies, pairwise co-occurrences, and descriptive transmission-motif associations (Fisher’s exact/χ²). Identity and Collective Memory and Explicit Storytelling were most prevalent (n = 106 and n = 163), followed by Food-Security Behaviours (n = 75), Distrust/Institutional Mistrust (n = 64), and Scarcity Mindset/Thrift (n = 48). Food-Security Behaviours co-occurred more with Storytelling and Identity/Memory than with Ritual/Commemoration (Food × Story = 75; Food × Identity = 19; Food × Ritual = 0). Food-Security also showed a directionally positive association with Hypervigilance/Anxiety (OR = 2.05; a = 13, b = 62, c = 8, d = 80; two-sided Fisher p = .16). Associations involving Parenting/Discipline and Ritual/Commemoration were small/unstable due to very low marker-present denominators (n = 4 and n = 2). The co-occurrence hub centred on Storytelling, Identity/Memory, Food-Security, and Hypervigilance, with Distrust and Scarcity as neighbours. Public testimony, handled ethically and systematically, can serve as a pragmatic indicator system to inform trauma-aware community practice and guide mixed-methods follow-ups. Funding This study is a part of the project, The impact of the genocidal trauma of the Holodomor on the mental health of Ukrainians: From transgenerational mechanisms to community-oriented interventions, Reg. No. 0125U001724, funded by the Ministry of Education and Science of Ukraine (2024-2025). Disclosure Statement The authors reported no potential conflict of interests.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».