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Enregistrement W2774988487 · doi:10.1002/ajcp.12211

Poverty and Serious Mental Illness: Toward Action on a Seemingly Intractable Problem

2017· article· en· W2774988487 sur OpenAlexaff
John Sylvestre, Geranda Notten, Nick Kerman, Alexia Polillo, Konrad Czechowki

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Community Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyMental healthMental illnessPsychological interventionHealth psychologyAction (physics)Public relationsSociologyCitizenshipEconomic JusticePsychologyCriminologyPublic healthMedicinePolitical sciencePsychiatryNursingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the issue of poverty among people with serious mental illness (SMI), positioning it as a key issue to be confronted by community mental health systems and practitioners. The paper reviews three perspectives on poverty, considering how each sheds light on poverty among people with SMI, and their implications for action: (a) monetary resources, (b) basic needs, and (c) capabilities. The paper argues that community mental health programs and systems are currently unable to address poverty as they are overly focused on individual-level interventions that, on their own, cannot raise people out of poverty. The paper calls for a social justice value, informed by the concept of citizenship, as a necessary complement to the recovery concept that has informed community mental health practice for almost 25 years. Finally, the paper argues that community psychologists, with their concepts, methods, and values, are well positioned to contribute to this important issue. However, it also contends that addressing poverty requires collaboration from community psychologists with researchers and practitioners from other fields and domains of expertise to begin to make progress.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0130,063
Communication savante0,0140,032
Science ouverte0,0030,026
Intégrité de la recherche0,0190,032
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,392 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations79
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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