Assessing Diversity and Inclusivity is the Next Frontier in Mental Health Recovery Narrative Research and Practice
Notice bibliographique
Résumé
Demand for digital health interventions is increasing in many countries. The use of recorded mental health recovery narratives in digital health interventions is becoming more widespread in clinical practice. Mental health recovery narratives are first-person lived experience accounts of recovery from mental health problems, including struggles and successes over time. Helpful impacts of recorded mental health recovery narratives include connectedness with the narrative and validation of experiences. Possible harms include feeling disconnected and excluded from others. Diverse narrative collections from many types of narrators and describing multiple ways to recover are important to maximize the opportunity for service users to benefit through connection and to minimize the likelihood of harm. Mental health clinicians need to know whether narrative collections are sufficiently diverse to recommend to service users. However, no method exists for assessing the diversity and inclusivity of existing or new narrative collections. We argue that assessing diversity and inclusivity is the next frontier in mental health recovery narrative research and practice. This is important, but methodologically and ethically complex. In this viewpoint, we propose and evaluate one diversity and two inclusivity assessment methods. The diversity assessment method involves use of the Simpson Diversity Index. The two inclusivity assessment methods are based on comparator demographic rates and arbitrary thresholds, respectively. These methods were applied to four narrative collections as a case study. Refinements are needed regarding a narrative assessment tool in terms of its practicality and cultural adaptation.
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 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 | 0,288 | 0,377 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,037 |
| Communication savante | 0,024 | 0,051 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».