Mental health stigma on campus: the promotion of mental wellbeing to Ryerson students
Notice bibliographique
Résumé
This MRP looks at the communication used in mental health campaigns for a post-secondary student audience, focusing on how language use and visual design choices impact the stigma associated with mental health. This MRP focuses specifically on the communications seen on Ryerson University’s campus in the 2016 – 2017 academic school year. A video available on Ryerson’s YouTube channel and a sample of posters available throughout campus were analyzed for language and visual design choices to determine how they fit within stigma management communication strategies and how those choices had the potential to influence perceived stigma in viewers." Goffman’s (1963) theory on stigma and an individual’s identity was used to analyze the content of the video and posters. Goffman’s theory outlines the various stages of stigma that an individual experiences, and the impact of each stage on how that individual chooses to interact with others. Miesenbach’s (2010) model for stigma management communication, along with information from an expert interview with a front-line worker will also be used to analyze content in the video and posters. By understanding the communications around mental health through the lens of Goffman (1963) and Miesenbach (2010), it will be possible to understand how the communications are increasing or reducing the stigma around mental health. The analysis of the rhetoric in the messages gives a hint as to how our culture reflects stigma in the messages created, and how this rhetoric may affect students in a culture. This research analyzes Ryerson’s mental well-being campaign for the purpose of identifying a list of best practices for communicating about mental health. The findings show that one of the campaigns accomplishes this better than the other. Effective mental well-being campaigns are those that incorporate elements that normalize discussion of mental health topics, offer strategies for dealing with mental health concerns and overall, promote a culture that prioritizes mental well-being.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».