The mediating effect of social support on the relationship between the impact of experienced stigma and mental health.
Notice bibliographique
Résumé
The impact of stigma and discrimination against persons with mental illness is well documented. Less well researched are the interpersonal and intrapersonal mechanisms that mediate how acts of discrimination impact persons with mental illness, specifically social support. Past research has focused on the buffering, or moderating impact of perceived social support. We hypothesize that perceived social support is a psychological process, changed by interactions with the outside world, including stressful interactions. In this study, we explore perceived social support as a mediator between the impact of experienced discrimination and mental health. We also test the moderating hypotheses as a way to determine if past research on the role of perceived social support is a better model than the mediating model. We used data from a subset of the Canadian Community Health Survey–Mental Health. We tested the mediating role of perceived social support using the bootstrapped estimate of the 95% confidence interval of the indirect effect. We also tested the buffering hypothesis of perceived social support, using the product of the impact of decimation measure and perceived social support measure. The results suggest that perceived social support does mediate the relationship between the impact of experienced discrimination and mental health. The buffering hypothesis did not hold. Results suggest a new way to model the relationship of perceived social support, stigma, and mental health. Further, the results provide insights into the importance of intervening at the point of discrimination.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».