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Enregistrement W4313430542 · doi:10.32920/21751490

Sanism, ‘Mental Health’, and Social Work/Education: A Review and Call to Action

2022· review· en· W4313430542 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer Poole, Tania Jivraj, Araxi Arslanian, Kristen Bellows, Sheila Chiasson, Husnia Hakimy, Jessica Pasini, Jenna Reid

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOppressionMental healthWonderSocial workAction (physics)Call to actionSociologyPublic relationsWork (physics)Participatory action researchSocial psychologyPolitical sciencePsychologyLawPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sanism is a devastating form of oppression, often leading to negative stereotyping or arguments that individuals with ‘mental health’ histories are not fit to study social work. However, the term sanism is rarely used, understood, or interrogated in the social work academy, even in anti-oppressive spaces. Indeed, social work has been so loyal to the medical model that sanist aggressions, such as pathologizing, labelling, exclusion, and dismissal have become a ‘normal’ part of professional practice and education. We query the moral integrity of a profession that at its foundational core could play a role in such a discriminatory tactic as sanism. We wonder what the effect of this has been on social work and its education. We ask, who has been excluded, what has been silenced or denied because of the privileging of medical conceptualizations of madness, and how can we work toward anti-sanist social work today? In this paper we provide an overview of sanism. We offer a more critical review of the literature on ‘mental health’ and social work. We report on our anti-sanist participatory pilot research, and aligned with current Canadian rights work, we call for action with respect to how social workers theorize, research, and respond to madness now.

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)0,007
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0070,010
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,483
Tête enseignante GPT0,669
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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