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Enregistrement W2171589696 · doi:10.1176/appi.ps.56.5.557

Structural Stigma in State Legislation

2005· article· en· W2171589696 sur OpenAlexaboutno aff
Patrick W. Corrigan, Amy C. Watson, Mark L Heyrman, Amy C. Warpinski, Gabriela Gracia, Natalie Slopen, Laura Lee Hall

Notice bibliographique

RevuePsychiatric Services · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental illnessLegislationMental healthPsychiatryStigma (botany)PsychologyQuarter (Canadian coin)LawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This article discusses examples of structural stigma that results from state governments' enactment of laws that diminish the opportunities of people with mental illness. METHODS: To examine current trends in structural stigma, the authors identified and coded all relevant bills introduced in 2002 in the 50 states. Bills were categorized in terms of their effect on liberties, protection from discrimination, and privacy. The terms used to describe the targets of bills were examined: persons with "mental illness" or persons who are "incompetent" or "disabled" because of mental illness. RESULTS: About one-quarter of the state bills reviewed for this survey related to protection from discrimination. Within that category, half the bills reduced protections for the targeted individuals, such as restriction of firearms for people with current or past mental illness and reduced parental rights among persons with a history of mental illness. Half the bills seemed to expand protections, such as those that required mental health funding at the same levels provided for other medical conditions and those that disallowed use of mental health status in child custody cases. Legislation frequently confuses "incompetence" with "mental illness." CONCLUSIONS: Examples of structural stigma uncovered by surveys such as this one can inform advocates for persons with mental illness as to where an individual state stands in relation to the number of bills that affect persons with mental illness and whether these bills expand or contract the liberties of this stigmatized group.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,016
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations163
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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