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Enregistrement W2924174769 · doi:10.1177/1609406919835356

When Madness Meets Madness: Insider Reflections on Doing Mental Health Research

2019· article· en· W2924174769 sur OpenAlexaff
Matthew S. Johnston

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Methods · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Research Methods and Ethics
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsiderEmbarrassmentMental healthEmpathyQualitative researchPsychologyMental illnessSituatedNarrativeIdentity (music)Critical reflectionReflexivitySocial psychologyPsychotherapistSociologyEpistemologyAestheticsPedagogySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Insider–outsider relations in qualitative research have been heavily studied. Yet there is a dearth in the literature exploring how people who have experienced madness produce knowledge and overcome trying circumstances when they do qualitative mental health research with other survivors. This article fills this gap through a critical reflection on my experiences with psychosis and involuntary hospitalization and how they shaped dialogue with my participants. Situated within a narrative framework of inquiry, I reveal how self-disclosure and critical forms of relationality during interviews with 10 psychiatric survivors produced a survivor-centered knowledge that nuances biomedical understandings of mental illness and the mental health system. Practices of self-disclosure revealed how survivors and I had to navigate familial expectations as we recovered and tried to regain a sense of identity. Doing insider research also helped me overcome the periods of embarrassment and stigma in my psychosis, as I learned through critical dialogue how traumatic events can provide unique avenues for intense self-reflection and the development of greater empathy for mental health survivors. I also discuss some of the ethical concerns and limitations of having an insider status in qualitative mental health research, and how self-disclosure may present certain epistemological challenges in the research process.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaÉtudes des sciences et des technologies
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
gptMétarechercheÉtudes des sciences et des technologies
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatifhigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,233
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,221
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2330,221
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0400,120
Communication savante0,0300,028
Science ouverte0,0060,035
Intégrité de la recherche0,0100,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,915
Tête enseignante GPT0,803
Écart entre enseignants0,112 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Études des sciences et des technologiesMétarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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