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Enregistrement W2907383992 · doi:10.1177/1557988318821512

Men’s Help-Seeking Attitudes in Rural Communities Affected by a Natural Disaster

2018· article· en· W2907383992 sur OpenAlexaff
Óscar Labra, Robin Wright, Gilles Tremblay, Danielle Maltais, Ray Bustinza, Gabriel Gingras-Lacroix

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Men s Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensUniversité du Québec à ChicoutimiInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité LavalUniversity of WindsorUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural disasterEnvironmental healthNatural (archaeology)PsychologyMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article describes a mixed methods study of help-seeking in men living in the Chilean Central Valley, following exposure to a major earthquake event in 2010. The results identify that, within the sample, positive attitudes toward help-seeking correlated with younger age, higher education levels, above-average incomes, and stable personal relationships. It appears that education plays a significant role in shaping such positive attitudes, particularly by influencing views of gender roles and help-seeking. Conversely, older men's reticence toward seeking help appeared linked to negative perceptions of available services and the influence of traditional notions of masculinity. The study concludes that adapting interventions and service offers to men's needs in rural contexts must include an ecosystemic analysis of their reality and incorporate an understanding of masculinity socialization processes.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil0,993

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,324 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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