A Qualitative Exploration of Addiction Disclosure and Stigma among Faculty Members in a Canadian University Context
Notice bibliographique
Résumé
Addiction is one of the most stigmatized public health issues, which serves to silence individuals who need help. Despite emerging global interest in workplace mental health and addiction, scholarship examining addiction among university faculty members (FMs) is lacking, particularly in a Canadian context. Using a Communication Privacy Management (CPM) framework and semi-structured interviews with key informants (deans and campus mental health professionals), this qualitative study aimed to answer the following research questions: (1) What is the experience of key informants who encounter FM addiction? (2) How may addiction stigma affect FM disclosure and help-seeking? and (3) What may help reduce addiction stigma for FMs? Thematic analysis was used to identify three main themes: (1) Disclosure was rare, and most often involved alcohol; (2) Addiction stigma and non-disclosure were reported to be affected by university alcohol and productivity cultures, faculty type, and gender; (3) Reducing addiction stigma may involve peer support, vulnerable leadership (e.g., openly sharing addiction-recovery stories), and non-discriminatory protective policies. This study offers novel insights into how addiction stigma may operate for FMs in relation to university-specific norms (e.g., drinking and productivity culture), and outlines some recommendations for creating more recovery-friendly campuses.
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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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,015 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».