Roundtable: Parliamentarians and Mental Health: A Candid Conversation
Notice bibliographique
Résumé
One in five Canadians will experience symptoms relating to mental illness in their lifetime. Yet, despite strides to destigmatise mental health conditions, people experiencing acute symptoms or episodes often feel as though they must struggle through alone and in silence. High-stress occupations, including those in parliamentary politics, are often places where these conditions first manifest or reappear due to certain triggers. The very public nature of the job and the continuing need to seek re-election tend to make politicians reluctant to disclose their mental health issues. In recent years, however, more parliamentarians appear to be coming forward, while in office, to speak openly about managing their mental health on the job. In this roundtable, three parliamentarians who have publicly disclosed their mental health conditions came together to talk about their experiences serving as parliamentarians while dealing with mental health conditions. With astonishing candour, they shared their stories and took the opportunity to talk to others in the same unique position about how they’ve persevered during trying times. The participants, while acknowledging the challenges of managing the conditions while in office also spoke of its positive effects in terms of giving them compassion, realism, and great perspective that can be used to excel at aspects of their jobs. This roundtable was held in November 2017.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,008 |
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 ».