The A-Z guide to good mental health : you don't have to be famous to have manic depression
Notice bibliographique
Résumé
Get real about depression with The A-Z Guide to Good Mental Health by Jeremy Thomas and Tony Hughes. 'Everything you have always wanted to know about mental health but were afraid to ask' - Stephen Fry Are you plagued with these questions? -- HOW CAN I COPE WHEN LIFE THROWS ME OFF COURSE? HOW CAN I SEEK HELP? HOW CAN I SUPPORT A LOVED ONE? Our mental health is at times robust, at times incredibly vulnerable, and always essential to our very being. This informative and entertaining insider's guide is a rich and truthful exploration of mental health - informative but at the same time full of humour, candour and hope. The unique combination of dialogue between the authors - one a sufferer from manic depression, the other his doctor - alongside a comprehensive A-Z section, provides a fascinating insight into the subject, and contains a wealth of information on prevention, treatments, and advice on how and where to get help. Topics include: the symptoms of illness, denial, relationships, self-esteem, suicide, creativity, alcoholism and addiction; handled with warmth and humanity throughout. Ultimately, Jeremy Thomas and Tony Hughes hope that The A-Z Guide to Good Mental Health will simply help a few people in the same boat. Jeremy Thomas is a novelist and has written screenplays for television and film. He lives in West London and Greece with his wife and black Labrador, Ecco. www.jeremythomas.co.uk Dr Tony Hughes is a General Practitioner. After postgraduate hospital work he went to Australia and held a post as senior house officer in psychiatry. He also lives in West London. www.drtonyhughes.co.uk
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,016 |
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 ».