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Enregistrement W4385961356 · doi:10.46743/2160-3715/2023.6198

Perceptions of Mental Health among Pakistani Women with Micro-Finance Loans: An Interpretive Descriptive Study

2022· article· en· W4385961356 sur OpenAlexaff
Farhana Madhani, Catherine Tompkins, Susan M. Jack, Carolyn Byrne

Notice bibliographique

RevueThe Qualitative Report · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensMcMaster UniversityBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychologyNonprobability samplingQualitative researchMedicineSociologyPsychiatryEnvironmental healthPopulationSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mental health has gained significant recognition and importance as a crucial aspect of overall well-being. An individual's mental health is influenced by the intersection of individual, social, cultural, and systematic sources of stress and resilience. It is important to include subjective conceptualizations of mental health and well-being to develop culturally sensitive approaches to mental health promotion. This qualitative study aimed to understand how urban-dwelling women living in Pakistan who are micro-finance loan recipients conceptualize the meaning of mental health. Using interpretive description methodology, data were collected and analyzed through in-depth, semi-structured interviews conducted in Urdu with a purposeful sample of 32 women. An inductive approach to content analysis was employed to code and categorize the data. Participants conceptualized mental health as the presence of peace and the absence of tension. Chronic sources of tension included a lack of essential resources, safety, and security in their day-to-day living in Karachi, Pakistan. Implementing policies to address women’s basic needs, including access to education, would be a helpful first step towards mental health promotion for Pakistani women. Integrating concepts that reflect women’s understanding of mental health will also be a useful first step in developing culturally sensitive mental health assessment tools.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,421 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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