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Enregistrement W2789464035

Surveilling ‘stigma’: reading mental health literacy as a colonial text

2017· dissertation· en· W2789464035 sur OpenAlexaboutno aff
Adria Kurchina-Tyson

Notice bibliographique

RevueLu Zone Ul (Laurentian University) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican cultural and philosophical studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStigma (botany)Reading (process)ColonialismLiteracyMental healthPsychologyMental health literacyGender studiesPsychiatrySociologyPolitical sciencePedagogyMental illness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent circulation of ‘mental health literacy’ texts in mainstream North American media conceptualizes ‘mental illness’ in medicalized terms as a response to what is referred to as ‘stigma’. This paper examines the roots of psychiatry in white supremacy to investigate the visualized juxtaposition of a racialized ‘madness’ against a normalized ‘mental illness’. First I explore theoretically the concepts of madness and mental illness, the identity politics of both concepts, and how these are framed and distinguished in dominant discourses. Second, using critical discourse analysis I suggest how Marc Lepine and Vince Li’s acts of violence are attributed to the production of racialized madness in Canadian news media. I then examine how mental illness is normalized in campaign and documentary films. Reading mental health literacy media as a colonial text, this research finds that stigma is framed as a primitive social behaviour in order to reproduce colonial pathologies rooted in psychiatry.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,270 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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