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Enregistrement W2766935968 · doi:10.1606/1044-3894.2017.98.35

Our Biggest Hurdle Yet: Caregivers' Encounters with Structural Stigma in Child and Youth Mental Health

2017· article· en· W2766935968 sur OpenAlexaff
Maria Liegghio

Notice bibliographique

RevueFamilies in Society The Journal of Contemporary Social Services · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthStigma (botany)Mental health serviceFocus groupPsychologySocial stigmaCriminal justiceMental illnessPsychiatryMedicineCriminologyFamily medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this article explores structural stigma in child and youth mental health. The focus is on the experiences of caregivers with children between 12 and 22 years old in their encounters with the systems involved with their families for their children's mental health. The outcomes are presented of a study based on analysis of 10 transcripts—two focus group and eight interview transcripts—with 15 caregivers with children involved with mental health services. Two main themes emerged: (a) structural stigma as denigrating encounters within and across service systems (i.e., child and youth mental health, education, child protection, and criminal justice) and (b) fragmentation of the service delivery system as a significant factor exacerbating stigmatizing encounters. The implications for mental health practice with families are considered.

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)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,010
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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