“Farmers Aren’t into the Emotions and Things, Right?”: A Qualitative Exploration of Motivations and Barriers for Mental Health Help-Seeking among Canadian Farmers
Notice bibliographique
Résumé
Working in agriculture has been associated with an increased prevalence of psychological distress and mental health concerns. Farmers are also less likely than non-farmers to seek-help for their mental health. Previous research examining help-seeking among farmers has focused predominantly on male farmers, and has not included many of the Canadian agricultural commodity groups or provinces. The goal of this study was to explore perceptions of farmer help-seeking for mental health amongst farmers and people who work with farmers. The study objectives were to characterize the motivations and barriers to help-seeking behaviours. Semi-structured interviews were conducted with 75 farmers and individuals who work with farmers in Ontario, Canada, between 2017 and 2018. Interviews were conducted in person, and by telephone when needed. Topics of discussion included farming stresses and their impacts; personal well-being; agricultural crises and mental health help-seeking; use of mental health supports; motivators and barriers to help-seeking; and perceived ideals for mental health supports. Thematic analysis was conducted collaboratively by three authors using inductive and deductive coding. Our analysis resulted in five themes around help-seeking motivations and barriers: 1) Accessibility of mental health supports and services; 2) Stigma around mental health in the agricultural community; 3) Anonymity and/or lack of anonymity in seeking support; 4) Farm credibility; and 5) Recommendations for implementing mental health services for the agricultural community. This study provides insights around how farming culture and the accessibility and delivery of services may influence help-seeking for mental health, and proposes strategies to break down barriers to help-seeking in this population.
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 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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,012 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».