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Enregistrement W3185577632 · doi:10.82308/40152

Understanding how social businesses influence the stigma of mental illness

2014· article· en· W3185577632 sur OpenAlexaboutno aff
Judith Sabetti

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental illnessStigma (botany)PsychologyPsychiatrySocial stigmaMental healthSocial psychologyMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Family medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les entreprises sociales ont été développées à l'extérieur du système de santé mentale officiel afin d'augmenter les perspectives d'embauche des personnes avec un problème de santé mentale qui, par ailleurs, détiennent le taux de chômage le plus élevé de tous les groupes de personnes ayant un handicap. Cette étude a pour but de mieux comprendre comment ces entreprises sociales expérimentent et influencent la stigmatisation des personnes atteintes de maladies mentales où celle-ci est connue pour être particulièrement présente et bien ancrée. Une étude de cas comparative a été menée auprès de cinq entreprises sociales situées dans des villes canadiennes. Des sources de données incluaient l'observation de participants; 44 interviews individuels et de groupe avec 76 participants à l'étude; et documents. Basés sur une analyse de cas multiple des données utilisant une méthode comparative constante, les résultats décrivent les efforts des promoteurs d'entreprises sociales de créer un lieu de travail légitime et économiquement viable où la stigmatisation est réduite, et où les employés atteints de maladie mentale peuvent s'identifier comme des travaillants capables et comme des citoyens ordinaires. Les risques de stigmatisation de la maladie mentale ont émergé dans le contexte des conditions d'affaires et du marketing social; par rapport avec les entreprises sociales et le système en santé mentale, l'impact de la stigmatisation provenant du public et la stigmatisation de l'employé sur les opérations d'affaires et d'environnements. Les éléments qui pourraient réduire ou neutraliser la stigmatisation de personnes atteintes de maladie mentale ayant un emploi, aussi bien que des implications de l`étude pour le Service Social, sont discutés.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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