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Enregistrement W3203784833 · doi:10.47626/2237-6089-2021-0350

Understanding and navigating the repercussions of the politically polarized climate in mental health

2021· article· en· W3203784833 sur OpenAlexaff
Elisa Brietzke

Notice bibliographique

RevueTrends in Psychiatry and Psychotherapy · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsPsychosocialMental healthConversationPopulationPsychologyPolarization (electrochemistry)Political scienceMedicinePsychiatryEnvironmental healthLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The world is experiencing a moment of political polarization between liberal and conservative ideas, which has aggravated since the arrival of the Covid-19. Many countries (Brazil included) have been experiencing the generalized occurrence of people fighting over politics, in contexts including family, workplace, friendships, and romantic relationships. Over the past 2 years, it has been possible to observe an unexpected and overwhelming effect of the political climate on psychotherapy patients, some of whom have started to actively look for therapists who share their convictions. Brazil is experiencing a moment of severe sanitary, economic, social, and political crisis, which is directly affecting our patients. Nevertheless, the impact of the political climate on our population has not been systematically investigated. However, as the political environment is an inherent part of the social component of the psychosocial model, it is important that mental health professionals be prepared to have this conversation with their patients. This highlights the need to address these difficulties in supervision, rounds, and clinical discussions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,343 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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