Trigger warnings: A quantitative study on the stigmatization of individuals with a mental illness and university students’ help-seeking intentions
Notice bibliographique
Résumé
Requests for trigger warnings before distressing content in the university classroom have increased, especially to accommodate individuals with a history of trauma. However, no empirical evidence has been collected on the stigmatizing nature of trigger warnings. The trigger warning debate has received mainstream media attention and draws dichotomous lines between those who believe in the protective nature of trigger warnings, and those who believe they are coddling to students. The trigger warning literature is limited, however, and focuses mainly on how trigger warnings affect anticipated or experienced anxiety, emotional regulation, and post-traumatic stress. To date, the literature fails to investigate how trigger warnings influence stigma towards those who may benefit from them most, namely, individuals with a mental illness, and whether trigger warnings influence help-seeking intentions. In this study, participants were psychology students recruited from the University of Guelph. Design: 2 x 2 repeated measures split-plot design with two phases: 1) participants filled out an online survey to provide a baseline for phase two, and 2) participants were randomized into either a trigger warning or control condition and subsequently filled out the same online survey. Analysis: 2 x 2 analysis of variance for each dependent variable (stigma, help-seeking intentions). Results: In this sample, trigger warnings did not have an effect on students’ stigmatization toward individuals with a mental illness or their help-seeking intentions. This paper is an abridged version of one that has been uploaded to the Open Science Foundation website and can be found under this project: (osf.io).
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».