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Enregistrement W3007568183 · doi:10.26522/ssj.v13i2.1836

Last Bastion Nevermore! A Qualitative Exploration of the Australian Government’s Fifth National Mental Health and Suicide Prevention Plan from the Perspective of Lessening Mental Stigma and Sanism in the Workplace

2020· article· en· W3007568183 sur OpenAlexvenueno aff
Damian Mellifont

Notice bibliographique

RevueStudies in Social Justice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthStigma (botany)WorkforceInclusion (mineral)Qualitative researchGovernment (linguistics)Focus groupPublic relationsPsychologyNursingPolitical scienceMedicineSociologyPsychiatrySocial psychologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need to advance mental health through greater levels of social and economic inclusion represents a pressing policy issue. Within Australia, this policy focus has been progressed at a national level. This exploratory study aims to critically investigate The Fifth National Mental Health and Suicide Prevention Plan in terms of its potential to help reduce mental stigma and discrimination within Australian workplaces. Qualitative content analysis was applied to the national policy document as well as to 12 academic texts retrieved from a Google Scholar search and meeting inclusion criteria. Stage one of the content analysis process revealed themes of representation, education, research, and activism, while stage two added those of language, legal, and media. This study posits that workplace anti-mental stigma and sanism measures as identified within the Plan are limited in the sense that they represent only a subset of those currently available. This research also supports the prospect of these measures operating in a collaborative manner. Finally, it is proposed that potential exists throughout Australian workplaces to implement stigma and sanism reduction measures that specifically target the health and peer workforce.

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)0,001
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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,273
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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