Public Mental Health Ethics: Helping Improve Mental Health for Individuals and Communities
Notice bibliographique
Résumé
The burdens of mental illnesses and substance use disorders do not lie merely with the individuals who suffer from these conditions but affect, and are affected by, their families, communities, cities and countries. The ethical and political challenges that arise in the treatment of mental illnesses and substance abuse disorders are, therefore, challenges that affect both individuals and communities. In this symposium of Public Health Ethics, we attempt to concretize a burgeoning field of inquiry within public health ethics that focuses on mental health. ‘Public mental health ethics’ (PMHE) identifies and analyses ethical and political challenges as they relate to (i) the promotion of mental health in populations and (ii) the population-level prevention and treatment of mental illnesses and substance use disorders. PMHE prioritizes the ethical analysis of public health, policy and social care activities that are needed to reduce the burden of mental illness and substance use disorders. Although interested in ethical challenges that individuals with these conditions may face in relation to accessing and receiving routine health and medical care, PMHE focusses on the broader policy and programmatic context within which such care is delivered and accessed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,049 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,048 |
| Communication savante | 0,018 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».