MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386831237 · doi:10.1145/3616381

“What’s the Point of Having This Conversation?”: From a Telephone Crisis Helpline in Bangladesh to the Decolonization of Mental Health Services

2023· article· en· W4386831237 sur OpenAlexaff
Ananya Bhattacharjee, Sharifa Sultana, Mohammad Ruhul Amin, Yeshim Iqbal, Syed Ishtiaque Ahmed

Notice bibliographique

RevueACM Journal on Computing and Sustainable Societies · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthActive listeningHonourConversationMedicineDisengagement theoryMental health servicePsychologySociologyPublic relationsNursingPsychiatryPsychotherapistPolitical scienceLawGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most of the HCI work on mental health is based on the Western metaphysical definition of mind that is less applicable outside the West. This article focuses on this issue and critically examines “ Kaan Pete Roi ” (KPR), a suicide prevention and emotional support helpline in Bangladesh, through an interview study with 20 participants. We find that KPR’s service, grounded in the “befriending” model—originating from the UK and emphasizing non-judgmental active listening without offering direct advice—often struggles to ensure callers’ safety, provide long-term support, and protect volunteers from harassment and distress. We argue that such failures are often rooted in some foundational ideas of the UK-born “befriending” model that underpins the service. Building on Enrique Dussel’s decolonial philosophy, we argue that “befriending” model and its underpinning Western metaphysical ideation of mind carry a colonial impulse, and we discuss how community-based approaches may better address the mental health problems in the Global South.

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)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0270,018
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,327 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACM Journal on Computing and Sustainable SocietiesMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207