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Enregistrement W1513981069 · doi:10.3233/wor-2009-0890

Understanding the stigma of mental illness in employment

2009· article· en· W1513981069 sur OpenAlexaffabout
Terry Krupa, Bonnie Kirsh, Lynn Cockburn, Rebecca Gewurtz

Notice bibliographique

RevueWork · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStigma (botany)Mental illnessSalience (neuroscience)PsychologySocial psychologyGrounded theoryAmbivalenceMental healthQualitative researchSociologyPsychotherapistPsychiatryCognitive psychologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Stigma has been identified as an important barrier to the full community participation of people with mental illness. This study focuses on how stigma operates specifically within the domain of employment. OBJECTIVES: The purpose was to advance the development of theory related to the stigma of mental illness in employment to serve as a guiding framework for intervention approaches. METHOD: The study used a constructivist grounded theory methodology to analyze over 500 Canadian documents from a diverse range of sources and stakeholders, and interviews with 19 key informants. FINDINGS: The paper develops several key components central to the processes of stigma in the work context. These include the consequences of stigma, the assumptions underlying the expressions of stigma, and the salience of these assumptions, both to the people holding them and to the specific employment situation. Assumptions are represented as varying in intensity. Finally specific influences that perpetuate these assumptions are presented. IMPLICATIONS: The model suggests specific areas of focus to be considered in developing intervention strategies to reduce the negative effects of stigma at work.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,015
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations240
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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