Mennirnir elska, missa, gráta og sakna : reynsla aðstandenda af stuðningi í kjölfar sjálfsvígs ástvinar
Bibliographic record
Abstract
Rannsóknaráætlun þessi er lokaverkefni til B.S. prófs í hjúkrunarfræði við Háskólann á Akureyri. Tilgangur áætlunarinnar er að undirbúa rannsókn sem skoðar reynslu einstaklinga af stuðningi eftir sjálfsvíg ástvina. Sjálfsvíg eru algengt og alvarlegt heilbrigðisvandamál og talið er að hvert sjálfsvíg geti haft mikil áhrif á u.þ.b. sex til tíu ástvini. Aðstandendur syrgja ekki einungis hinn látna heldur geta þeir einnig þurft að horfast í augu við reiði, angist og sektarkennd yfir því að hafa ekki getað komið í veg fyrir verknað ástvinarins. Aðstandendur upplifa gjarnan fordóma af hálfu samfélagsins og er því ljóst að stuðningur og utanumhald er mikilvægt. Rannsóknaraðferðin er eigindleg, unnið er eftir fyrirmynd Vancouver-skólans í fyrirbærafræði og notast er við hálfstöðluð viðtöl. Höfundar setja fram eftirfarandi rannsóknarspurningu sem leitast verður við að svara: \nHver er reynsla aðstandenda af stuðningi af hálfu heilbrigðiskerfisins í kjölfar sjálfsvígs ástvinar? \nÞátttakendur rannsóknarinnar verða tíu aðstandendur á Íslandi sem misst hafa ástvin vegna sjálfsvígs. Skilyrði fyrir þátttöku í rannsókninni er að ástvinir hafi verið úr innsta hring fjölskyldunnar. Aðstandendur þeirra sem taka sitt eigið líf þurfa á auknum stuðningi frá heilbrigðiskerfinu að halda, þá sérstaklega til lengri tíma litið. Margir ná ekki að læra að lifa með missinum án utanaðkomandi aðstoðar. Fyrirhuguð rannsókn gæti því nýst til að varpa ljósi á það hversu mikilvægur stuðningur er. Starfsfólk heilbrigðiskerfisins gegnir lykilhlutverki þegar kemur að móttöku, stuðningi og eftirfylgni við aðstandendur eftir sjálfsvíg. \n \nLykilhugtök: Sjálfsvíg, aðstandendur, sorgarferli, stuðningur, heilbrigðiskerfi.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.076 | 0.029 |
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".