Feasibility and acceptability of strategies to address mental health and mental ill-health in the Australian coal mining industry
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate the feasibility, acceptability and effectiveness of implementing a peer-based, multi-component mental health program in the Australian coal mining industry. The multicomponent program included MATES in mining (a peer-based mental health and suicide prevention program) and supervisor training. Eight Australian coal mines participated in the research, with four mines receiving the mental health program. Primary outcome variables including mental health stigma, help-seeking behaviour and perception of the workplace commitment to mental health were measured prior to program implementation, and then again 10 months following using a paper based survey. Process evaluation of the mental health program was measured using a pre-test/post-test survey. MATES in mining 1275 miners participated in the MATES general awareness and connector training. Participants were more confident that they could identify a workmate experiencing mental ill-health; help a workmate, family member or themselves identify where to get support and were more willing to start a conversation with a workmate about their mental health. Supervisor training 117 supervisors completed the supervisor training and were subsequently more confident that they could: identify someone experiencing mental ill-health in the workplace; identify and recommend support services to a person experiencing mental ill-health; and have an effective conversation about performance issues that may be due to mental ill-health. Our findings show evidence to support the use of peer-based mental health programs in the mining industry, and for male-dominated industry more broadly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».