Notice bibliographique
Résumé
The mental illness called bipolar disorder creates enormous social, economic and health implications for Canadian society. Bipolar disorder (BD) causes fluctuating mood states ranging from depression to mania. Over half a million Canadians live with BD (Schaffer, 2006), and approximately 400,000 are working age, 25-64 years (Wilkins, 2004). In Canada, reported prevalence of unemployment for all persons living with a severe mental illness, including BD, is as high as 90% (Kirby, 2006). The aim of this study was to explore the perspectives of people living with bipolar disorder regarding their employment accomplishments and obstacles, and to understand the adaptive strategies they used to manage both BD and employment. Using a qualitative research framework based primarily on the interpretive descriptive approach, considered especially suited to inform health care practice, purposive sampling identified 10 people living with the extreme mood fluctuations of BD type I. Their experiences were described during one in-depth interview, a follow-up telephone interview, and findings verified through written feedback. Three main themes were revealed, related to (1) hypomania and mania, (2) stigma and disclosure, and (3) employment factors that supported or created obstacles to successful employment. Findings suggest a broader perspective of employment issues should be considered by practitioners and employers to help reduce limitations encountered by this sample of persons with BD type I. Inclusion of social, psychoeducational and organizational issues in the repertoire of job accommodations may improve employment for this population.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».