Understanding everyday life and mental health recovery through CHIME
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to understand how daily life reflects the recovery journeys of individuals with serious mental illness (SMI) living independently in the community. Design/methodology/approach The go-along technique, which blends participant observation and interviewing, was used to gather data from 19 individuals with SMI living in supported housing. Data were analyzed through the CHIME framework of personal recovery, which includes social connectedness, hope and optimism, identity, meaning in life, and empowerment. Findings Applying the CHIME framework to qualitative data reveals the multiple ways in which everyday experiences, within and beyond formal mental healthcare environments, shapes personal recovery processes. Research limitations/implications Combining novel methods and conceptual frameworks to lived experiences sharpens extant knowledge of the active and non-linear aspects to personal recovery. The role of the researcher must be critically considered when using go-along methods. Practical implications Practitioners working with this population should account for the role of socially supportive and financially accessible spaces and activities that support the daily work of recovery beyond the context of formal care and services. Originality/value This study utilizes an innovative method to illustrate the crucial role of daily and seemingly banal experiences in fostering or hindering personal recovery processes. It is also the one of the first studies to comprehensively apply the CHIME framework to qualitative data in order to understand the recovery journeys of individuals with SMI living in supported housing.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,016 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| 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 ».