Pandemic ripples:Scrutinizing Arctic communities’ perspectives on COVID-19 and mental health – A case against damage-culture
Notice bibliographique
Résumé
It has been repeatedly pointed out that the long-term psychological consequences of the Covid-19 pandemic might still be underway, as the massive and complicated nexus of emotions and pain is only beginning to be understood. In the Arctic, the virus was not very widespread, and Greenland managed particularly well to control the pandemic and the imposed social isolation measures were limited. Yet, the numbers of suicide threats and cases of sexual and other forms of violence were reported to increase in Greenland, as well as across North American Arctic, particularly after the first wave of the pandemic. In this essay/blog, I explore emotional responses and psychological consequences of the pandemic for the Arctic communities. Further, by looking at assumptions about suicide, culture and cure, embedded in therapeutic and health discourses, I scrutinize the role of culture and context for mental health in Greenland. I also touch upon the danger of the ‘silent culture’ (in Danish, ‘tavseskultur’), ascribed to Inuit (and Sami) societies, and the possible side effects of the ‘culture of confession,’ which prevails in contemporary health care and media discourses, and which assumes that ‘talking’ is the only possible cure and hence, the only rational solution to the mental health problems in the Arctic. I question this universal idea, arguing that to change the current mental health challenges in the Arctic, we need to change the framework of understanding suffering experiences in relation to the conditions for people’s lives.
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 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 | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,044 |
| Communication savante | 0,017 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| 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 ».