Examining the Double-Edged Sword Effects of Lay Theories of Mental Health on Perceptions and Treatment of Others with Mental Health Problems
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We examined the implications of viewing mental health problems as changeable through personal effort (incremental lay theory), fixed due to genetics (entity lay theory), or manageable through perseverance on perceptions of others with mental health problems. METHOD: In two preregistered studies, samples of online American participants were randomly assigned to one of four experimental conditions: manageable, incremental (changeable), entity (fixed), or control, and completed self-report measures of onset responsibility, offset efficacy, blame, stigma, willingness to help, and perceived likelihood of success of interventions aimed at helping those with mental health problems. RESULTS: In both studies, the manipulation had a significant effect on each outcome except willingness to help. Compared to the entity (fixed) condition, individuals in the incremental (changeable) condition reported significantly higher offset efficacy and perceived likelihood of success, but also higher onset responsibility and blame. Results for the manageable condition were similar to the incremental (changeable) condition but individuals in the manageable condition also reported lower responsibility (Study 1) as well as lower blame and stigma (Study 2). DISCUSSION: This work informs the ‘double-edged sword’ effects of holding incremental (changeable) or entity (fixed) lay theories concerning mental health problems. Findings also provide evidence that viewing mental health problems as manageable may reduce some of the negative and boost the positive implications associated with incremental (changeable) and entity (fixed) lay theories.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».