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Enregistrement W4378983613 · doi:10.1080/02671522.2023.2219677

Mad student organizing and the growth of Mad Studies in Canada

2023· article· en· W4378983613 sur OpenAlexaffabout
Danielle Landry

Notice bibliographique

RevueResearch Papers in Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrassrootsScholarshipMental healthUnpackingSociologyPerspective (graphical)Field (mathematics)Social activismPedagogyPublic relationsPsychologyPolitical scienceGender studiesPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How might those of us located within post-secondary institutions support students who have experience of the mental health system in a meaningful way? Drawing on scholarship in social movement studies and a case study in Ontario, Canada, I distinguish between the prevailing mental health and wellness offerings of educational institutions and distinct forms of grassroots organising led by and for mad-identified students. This paper reflects on my past engagement with mad student intra-university organising in Ontario. Sifting through archival materials, personal writing and correspondence, I contemplate how my involvement as a past organiser in a radical student-run peer support and advocacy group has shaped and informed my scholarship within the field of Mad Studies. Connections are made between the activist knowledge-practices fostered within mad student groups and the growth of Mad Studies in Canada. Building from social movement studies, I argue for supporting and engaging in activism alongside politicised students who are organising on campuses to confront inequitable social relations, on their own terms. Doing so requires critically unpacking white dominant hegemonic ways of thinking about what constitutes ‘mental health and wellness’ from a student perspective.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0520,025
Communication savante0,0160,003
Science ouverte0,0030,017
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,421
Tête enseignante GPT0,582
Écart entre enseignants0,161 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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