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Enregistrement W2905067186 · doi:10.1108/mhsi-10-2018-0036

The ghettoization of persons with severe mental illnesses

2018· article· en· W2905067186 sur OpenAlexaffabout
Janet Laura Stewart

Notice bibliographique

RevueMental Health and Social Inclusion · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthOriginalityMental illnessCommunity integrationPsychologyStigma (botany)Peer supportValue (mathematics)Social exclusionPsychiatryMedicineSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to outline the reflections of a person with lived experience of a severe mental illness (SMI) and former peer support worker in Montreal, Quebec, Canada, who has also worked for seven years in mental health research. It describes a tendency of resources and services to create ghettos of people with SMIs by failing to support the integration of people with SMIs into the community at large or in exploring options for meaningful, fulfilling occupation, reinforcing social exclusion and ghettoization. Design/methodology/approach This paper shows a reflective and narrative account of personal experiences and observations of the ghettoizing tendency in mental health services. Findings Mental healthcare professionals tend to support people with SMIs in engaging activities within resources for the mentally ill, and not in carrying out activities in the community at large. The range of activities offered is limited, an obstacle to finding meaningful, fulfilling occupation. Harmful psychological effects include self-stigma, low self-esteem and a sense of marginalization, generating a ghettoized mentality. The difficulties encountered in an effort to leave the mental health ghetto are touched on with examples of how to overcome them. Practical implications The need for professional support for social integration of people with SMIs is identified, which could ultimately favor social inclusion of people with SMIs. Originality/value It is written from the perspective of a user and provider of mental health services, who also has seven years’ experience in mental health research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0150,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,415 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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