Stigmatizing Our Own: Self-Relevant Research (Me-Search) Is Common but Frowned Upon in Clinical Psychological Science
Notice bibliographique
Résumé
How often do clinical psychologists have a lived experience with, or close connection, to their research? Does the field of psychology accept this “me-search”? We undertook the first investigation of self-relevant research (aka “me-search”) and attitudes toward self-relevant researchers in a representative North American sample ( N = 1,776) of faculty, graduate students, and other individuals affiliated with doctoral programs in clinical, counseling, and school psychology. More than 50% of participants had conducted self-relevant research, and those from minoritized backgrounds were more likely to conduct self-relevant research. When judging experimentally manipulated vignettes, participants who had not engaged in self-relevant research made more stigmatizing judgments of self-relevant research and self-relevant research disclosure than did those who engaged in self-relevant research. Psychologists and trainees had more negative attitudes toward self-relevant research on mental health topics (suicide, depression, schizophrenia) than physical health topics (cancer). We discuss how prejudice toward self-relevant research and mental illness negatively impacts ongoing diversity and inclusion efforts from within clinical psychological science.
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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 | 0,076 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,028 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».