Under the banyan tree - exclusion and inclusion of people with mental disorders in rural North India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social exclusion is both cause and consequence of mental disorders. People with mental disorders (PWMD) are among the most socially excluded in all societies yet little is known about their experiences in North India. This qualitative study aims to describe experiences of exclusion and inclusion of PWMD in two rural communities in Uttar Pradesh, India. METHODS: In-depth interviews with 20 PWMD and eight caregivers were carried out in May 2013. Interviews probed experiences of help-seeking, stigma, discrimination, exclusion, participation, agency and inclusion in their households and communities. Qualitative content analysis was used to generate codes, categories and finally 12 key themes. RESULTS: A continuum of exclusion was the dominant experience for participants, ranging from nuanced distancing, negative judgements and social isolation, and self-stigma to overt acts of exclusion such as ridicule, disinheritance and physical violence. Mixed in with this however, some participants described a sense of belonging, opportunity for participation and support from both family and community members. CONCLUSIONS: These findings underline the urgent need for initiatives that increase mental health literacy, access to services and social inclusion of PWMD in North India, and highlight the possibilities of using human rights frameworks in situations of physical and economic violence. The findings also highlight the urgent need to reduce stigma and take actions in policy and at all levels in society to increase inclusion of people with mental distress and disorders.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».