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Enregistrement W2142617071 · doi:10.7202/030056ar

Les femmes et la maladie mentale : un problème culturel?

2006· article· fr· W2142617071 sur OpenAlexaffvenueabout
Suzanne Lamarre

Notice bibliographique

RevueSanté mentale au Québec · 2006
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiquePsychology of Social Influence
Établissements canadiensInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lors d'une conférence dans le cadre du Symposium sur le sexe, la culture et la maladie, l'épidémiologue américain, Walter R. Gove (19778), de l'Université Vanderbilt, affirmait que les femmes manifestent deux fois plus de problèmes névrotiques que les hommes depuis les trente-cinq dernières années. Différentes études épidémiologiques (Weissman, 1977 ; Statistics Canada ; Silverman, 1968) sur la fréquence des traitements psychiatriques démontrent plus précisément que les femmes font de deux à six fois plus de dépressions que les hommes. Ces recherches m'ont incitée à réfléchir sur les relations possibles entre les problèmes névrotiques et les changements culturels de ces trente-cinq dernières années, à la lumière des concepts de différenciation de groupe et d'éléments culturels de Bateson (1976). Celui-ci a élaboré une théorie permettant d'examiner les problèmes de comportement humain (conformisme, aspects émotionnels et expression de besoins) à la lumière d'une grille peu utilisée en psychiatrie, la grille anthropologique. Beaucoup de chercheurs enfin se sont intéressés aux inégalités sociales affectant les femmes depuis des siècles comme facteurs causals de leurs maladies, mais ont négligé d'étudier les changements des aspirations, valeurs, attentes de comportements ainsi que les systèmes relationnels soutenant les communications de notre époque. Ces changements méritent toute notre attention, car ils ont profondément modifié le contexte de vie de gens dont les apprentissages sont adaptés à un autre milieu que celui dans lequel ils vivent.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,319 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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