PERCEPTION OF SELF-GROWTH DURING COVID-19 PANDEMIC: A CROSS-CULTURAL STUDY WITH OLDER ADULTS
Bibliographic record
Abstract
Resumo: A pandemia de Covid-19 apareceu de forma global, afetando assim o auto-crescimento da população idosa.O objetivo deste estudo consiste na identificação e análise no auto-crescimento dos indivíduos idosos de duas nacionalidades: mexicana e portuguesa.Neste estudo participaram 226 idosos, com 65 anos ou mais anos e residentes na comunidade.Foi executada um estudo qualitativo transcultural, através de um protocolo de entrevista semiestruturada.Os participantes foram interrogados sobre a sua perceção do seu auto-crescimento durante a pandemia.Posteriormente foi feita uma análise de conteúdo e foram identificados os temas centrais.A análise de conteúdos indicou os seguintes temas: ( 1) Partilha de experiências de vida; (2) Relação afetiva de qualidade; (3) Espiritualidade e religião; (4) Estar ativo; (5) Interesse por novos projetos; e (6) Participação cívica.Os participantes idosos com nacionalidade mexicana relataram que a partilha de experiências de vida como o tema mais relevante, enquanto para os participantes portugueses, possuir uma relação afetiva de qualidade era mais importante.Este estudo evidenciou a heterogeneidade de experiências vivenciadas por cada cultura, realçando o auto-crescimento dos idosos no período pandémico.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".