Only Human: Mental-Health Difficulties Among Clinical, Counseling, and School Psychology Faculty and Trainees
Notice bibliographique
Résumé
How common are mental-health difficulties among applied psychologists? This question is paradoxically neglected, perhaps because disclosure and discussion of these experiences remain taboo within the field. This study documented high rates of mental-health difficulties (both diagnosed and undiagnosed) among faculty, graduate students, and others affiliated with accredited doctoral and internship programs in clinical, counseling, and school psychology. More than 80% of respondents ( n = 1,395 of 1,692) reported a lifetime history mental-health difficulties, and nearly half (48%) reported a diagnosed mental disorder. Among those with diagnosed and undiagnosed mental-health difficulties, the most common reported concerns were depression, generalized anxiety disorder, and suicidal thoughts or behaviors. Participants who reported diagnosed mental disorders endorsed, on average, more specific mental-health difficulties and were more likely to report current difficulties than were undiagnosed participants. Graduate students were more likely to endorse both diagnosed and undiagnosed mental-health difficulties than were faculty, and they were more likely to report ongoing difficulties. Overall, rates of mental disorders within clinical, counseling, and school-psychology faculty and trainees were similar to or greater than those observed in the general population. We discuss the implications of these results and suggest specific directions for future research on this heretofore neglected topic.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».