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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 OpenAlex
Matthew S. Johnston

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

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 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)0,181
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1810,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,915
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