StigmaBeat: Collaborating With Rural Young People to Co-Design Films Aimed at Reducing Mental Health Stigma
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about the experience and impact of intersectional stigma experienced by rural young people (15-25 years) who have a parent with mental health challenges. The StigmaBeat project employed a co-design approach to create short films to identify and challenge mental health stigma from the perspective of young people who have experienced this phenomenon. The aim of this paper is to describe the co-design methodological approach used in StigmaBeat, as an example of a novel participatory project. We describe one way that co-design can be employed by researchers in collaboration with marginalised young people to produce films aimed at reducing mental health stigma in the community. Through describing the processes undertaken in this project, the opportunities, challenges, and tensions of combining community development methods with research methods will be explored. Co-design with young people is a dynamic and engaging method of collaborative research practice capable of harnessing lived experience expertise to intervene in social issues and redesign or redevelop health services and policies. The participatory approach involved trusting and implementing the suggestions of young people in designing and developing the films and involved creating the physical and social environment to enable this, including embedding creativity, a critical element to the project's methodological success. Intensive time and resource investment are needed to engage a population that is often marginalised in relation to stigma discourse.
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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 | 0,021 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».