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Enregistrement W2971946482 · doi:10.1007/s11013-019-09641-w

Mental Health System Reform in Contexts of Humanitarian Emergencies: Toward a Theory of “Practice-Based Evidence”

2019· article· en· W2971946482 sur OpenAlexfundno aff
Hanna Kienzler

Notice bibliographique

RevueCulture Medicine and Psychiatry · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCouncil for British Research in the LevantWellcome TrustMcGill University
Mots-clésMental healthPublic relationsEvidence-based practicePublic healthPolitical scienceSociologyEthnographyPublic administrationPsychologyMedicineNursingPsychiatryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humanitarian emergencies such as armed conflicts are increasingly perceived as opportunities to improve mental health systems in fragile states. Research has been conducted into what building blocks are required to reform mental health systems in states emerging from wars and into the barriers to reform. What is less well known is what work and activities are actually performed when mental health systems in war-affected resource-poor countries are reformed. Questions that remain unanswered are: What is it that international humanitarian aid workers and local experts do on the ground? What are the actual activities they perform in order to enable and sustain system reform? This article begins to answer these questions through ethnographic case studies of mental health system reform in Kosovo and Palestine. Based on the findings, a theory of "practice-based evidence" is developed. Practice-based evidence assumes that knowledge is derived from practice, rather than the other way around where practice is believed to be informed by systematic evidence. It is argued that a focus on practice rather than evidence can improving system reform processes as well as the provision of mental health care in a way that is sensitive to local contexts, structural realities, culture, and history.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,588

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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