The VOICES Typology of Curatorial Decisions in Narrative Collections of the Lived Experiences of Mental Health Service Use, Recovery, or Madness: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Collections of lived experience narratives are increasingly used in health research and medical practice. However, there is limited research with respect to the decision-making processes involved in curating narrative collections and the work that curators do as they build and publish collections. OBJECTIVE: This study aims to develop a typology of curatorial decisions involved in curating narrative collections presenting lived experiences of mental health service use, recovery, or madness and to document approaches selected by curators in relation to identified curatorial decisions. METHODS: A preliminary typology was developed by synthesizing the results of a systematic review with insights gained through an iterative consultation with an experienced curator of multiple recovery narrative collections. The preliminary typology informed the topic guide for semistructured interviews with a maximum variation sample of 30 curators from 7 different countries. All participants had the experience of curating narrative collections of the lived experiences of mental health service use, recovery, or madness. A multidisciplinary team conducted thematic analysis through constant comparison. RESULTS: The final typology identified 6 themes, collectively referred to as VOICES, which stands for values and motivations, organization, inclusion and exclusion, control and collaboration, ethics and legal, and safety and well-being. A total of 26 subthemes related to curation decisions were identified. CONCLUSIONS: The VOICES typology identifies the key decisions to consider when curating narrative collections about the lived experiences of mental health service use, recovery, or madness. It might be used as a theoretical basis for a good practice resource to support curators in their efforts to balance the challenges and sometimes conflicting imperatives involved in collecting, organizing, and sharing narratives. Future research might seek to document the use of such a tool by curators and hence examine how best to use VOICES to support decision making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,093 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,031 |
| Communication savante | 0,014 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».