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Enregistrement W2772355601 · doi:10.1177/0706743717746664

Addressing Mental Health Needs of Refugees

2017· editorial· en· W2772355601 sur OpenAlexaffvenue
Cécile Rousseau

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2017
Typeeditorial
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensMcGill UniversityCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services Sociaux
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeMental healthPsychosocialContext (archaeology)Public healthPsychological interventionPsychologyPsychiatryMedicinePolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Throughout history, refugees have alternatively been seen as entitled victims of adversity or as threats or abusers of host countries scarce resources. Within the present globalized context, ambivalent public perceptions of refugees are shattering the protective nature of the post migratory environment in refugee receiving countries. This raises new challenges for refugees' mental health and calls for systemic responses to address both pre-migratory trauma and losses and post migratory adversities. Recent evidence on the effectiveness of mental health treatment for refugees confirms the utility of trauma-focused psychotherapy and the limits of psychopharmacology for stress related disorders in this group. Training of mental health professionals may improve the quality of care for refugees by deconstructing prevalent prejudices about them and promoting empathic understanding. Mental health professionals may also advocate by providing information about social determinants refugee mental health to policy makers and promoting psychosocial interventions and protective social policies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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