Drawing the Line: The Cultural Cartography of Utilization Recommendations for Mental Health Problems
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
In the 1990s, sociologists began to rethink the failure of utilization models to explain whether and why individuals accessed formal treatment systems. This effort focused on reconceptualizing the underlying assumptions and processes that shaped utilization patterns. While we have built a better understanding of how social networks structure pathways to care and how disadvantaged sociocultural groups face substantial barriers to treatment, we have less understanding of the larger cultural context in which individuals recognize and respond to symptoms. Drawing from recent innovations in the sociology of culture, we develop the concept of "cultural mapping" to describe if and how individuals discriminate among different available sources of formal treatment. Using data from the 1996 Mental Health Module of the General Social Survey, we compare Americans' willingness to recommend providers in the general medical and specialty mental health sectors. The results indicate that, despite unrealistically high levels of endorsement, individuals do discriminate between providers based on their evaluation of the problem, underlying causes, and likely consequences. While perceived severity leads individuals to suggest any type of formal care, problems attributed to biological causes are directed to general or specialty medical providers (doctors, psychiatrists, and hospitals); those matching symptoms for schizophrenia or seen as eliciting violence are allocated to the specialty mental health sector (psychiatry, mental hospital); and those seen as being caused by stress are sent to nonmedical mental health providers (i.e., counselors). These findings help to explain inconsistencies in previous utilization studies, and they suggest the critical importance of maintaining a dialogue between medical sociology and the sociology of culture.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle