Auditing the Illness: Critical Analysis of Emergent Higher Education Mental Health Policy in Major Ontario Universities
Notice bibliographique
Résumé
Since tragic on-campus suicides like those of Elizabeth Shin, there has been a call from the community for sensible mental health policies to be developed at Canadian universities. Mental health policies in Ontario universities are still in development and what is currently being used in place of dedicated policy documentation is often cold and legalistic, or simply inappropriate for use with mental health issues. The research surrounding mental health policy in higher education is limited, as the issue of mental health in policy appears to have only recently become a point of discussion. In this study, I attempt to create that discussion, addressing legalistic and neo-liberal trends in policy. To this end, I compiled the developing frameworks and existing policies from 13 major universities across Ontario (i.e., the institutions with more than 10,000 students) and examined them for precisely these neo-liberal trends. I conclude by arguing that current procedures for handling mental health issues (including the use of student codes of conduct and no-harm contracts) are not humanistic but, instead, bureaucratic. I also note that some of the currently developing mental health policies show many of the same tendencies. I caution policy makers to consider a more humanistic approach to mental health policies if on-campus tragedies are to be avoided.
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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 | 0,020 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,025 |
| Communication savante | 0,016 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».