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Enregistrement W2782695496 · doi:10.1002/ajcp.12225

Community Psychology and Community Mental Health: A Call for Reengagement

2018· article· en· W2782695496 sur OpenAlexaff
Greg Townley, Molly Brown, John Sylvestre

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Community Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommunity psychologyMental healthHealth psychologyTransformative learningPsychologyCommunity engagementParticipatory action researchPsychological interventionPublic relationsScholarshipMiddle Eastern Mental Health Issues & SyndromesCommunity-based participatory researchPublic healthSociologyMental illnessMedicinePsychiatrySocial psychologyPolitical scienceNursingPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community psychology is rooted in community mental health research and practice and has made important contributions to this field. Yet, in the decades since its inception, community psychology has reduced its focus on promoting mental health, well-being, and liberation of individuals with serious mental illnesses. This special issue endeavors to highlight current efforts in community mental health from our field and related disciplines and point to future directions for reengagement in this area. The issue includes 12 articles authored by diverse stakeholder groups. Following a review of the state of community mental health scholarship in the field's two primary journals since 1973, the remaining articles center on four thematic areas: (a) the community experience of individuals with serious mental illness; (b) the utility of a participatory and cross-cultural lens in our engagement with community mental health; (c) Housing First implementation, evaluation, and dissemination; and (d) emerging or under-examined topics. In reflection, we conclude with a series of challenges for community psychologists involved in future, transformative, movements in community mental health.

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)0,086
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0860,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0220,070
Communication savante0,0420,067
Science ouverte0,0050,040
Intégrité de la recherche0,0310,075
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,558
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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