MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2160786689 · doi:10.1177/0004867415584643

Seeing is believing: Biological information may reduce mental health stigma amongst physicians

2015· letter· en· W2160786689 sur OpenAlexafffund
Stephanie Knaak, Thomas Ungar, Scott B. Patten

Notice bibliographique

RevueAustralian & New Zealand Journal of Psychiatry · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensUniversity of CalgaryNorth York General HospitalUniversity of TorontoMental Health Commission of Canada
Organismes subventionnairesHealth CanadaMental Health Commission
Mots-clésFraming (construction)Mental illnessLegitimacyConversationStigma (botany)Mental healthDualismPsychologySet (abstract data type)CognitionPsychiatrySocial psychologyPublic relationsMedicineEpistemologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2013, we embarked on a conversation in Australian & New Zealand Journal of Psychiatry (ANZJP) arguing that presenting physicians with knowledge of the biologic components of mental illness to enhance organic legitimacy might be an effective strategy for combating stigma among this professional group (Thomas, 2013; Ungar and Knaak, 2013a, 2013b). The theoretical rationale for why this might be the case among physician audiences, even when it seems not to be effective for the general public, drew on the paradigm of mind–body dualism and how this structures the way physicians think about illnesses and their treatability. Specifically, we argued that because physicians are in the specific business of fixing, treating and otherwise controlling biologic disorder, it is both logical and probable that they apply a different set of cognitive interpretations and/or judgements to a medicalized framing of mental illness than does the general public (Ungar and Knaak, 2013b).

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)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0300,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,246 · 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'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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAustralian & New Zealand Journal of PsychiatryMême sujetMental Health and PsychiatryTravaux en français237 207