Social Suffering: Indigenous Peoples’ Experiences of Accessing Mental Health and Substance Use Services
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present findings from a qualitative study that explored Indigenous people's experiences of mental health and addictions care in the context of an inner-city area in Western Canada. Using an ethnographic design, a total of 39 clients accessing 5 community-based mental health care agencies were interviewed, including 18 in-depth individual interviews and 4 focus groups. Health care providers also were interviewed (n = 24). Data analysis identified four intersecting themes: normalization of social suffering; re-creation of trauma; the challenge of reconciling constrained lives with harm reduction; and mitigating suffering through relational practice. The results highlight the complexities of experiences of accessing systems of care for Indigenous people marginalized by poverty and other forms of social inequity, and the potential harms that arise from inattention to the intersecting social context(s) of peoples' lives. Service delivery that aims to address the mental health concerns of Indigenous people must be designed with awareness of, and responsiveness to, the impact of structural violence and social suffering on peoples' lived realities. A relational policy and policy lens is key to alleviate patterns of social suffering and counter the harms that are unwittingly created when social suffering is normalized.
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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,021 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».