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Enregistrement W4392088773 · doi:10.1017/9781800105430.008

Bringing Psychiatric Epidemiology to a Senegalese “Living Laboratory”: Knowledge-Production and Erasure in the Interstices of Science

2022· other· en· W4392088773 sur OpenAlexaboutno aff
Anne M. Lovell

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésErasureEpidemiologyKnowledge productionSociologyMedicineComputer scienceKnowledge managementPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Commenting on the slow penetration of applied sciences in the global South, late twentieth-century academics and development actors labeled Africa the “latest of the late developers.” Three decades later, epidemiologists decried sub-Saharan Africa's psychiatric “epidemiology gap,” in an era when global health institutions constantly solicit numbers on the distribution, frequency, and determinants of mental disorders to construct metrics like the Global Burden of Disease (GBD). This uneven advancement of postwar psychiatric epidemiology within sub-Saharan Africa troubles the assumed space between expectations and the conceptual-material resources and political will necessary to meet them. From the mid-1950s, a constellation of actors, including the World Health Organization (WHO), the World Federation of Mental Health, psychiatric leaders, and other experts, stressed the urgency for psychiatric services in “undeveloped” regions of the world. The landmark 1958 Bukavu conference (Belgian Congo) specifically focused on African psychiatry. At the WHO, experts debated whether to prioritize mental health statistics over services and whether an epidemiology of mental disorders was even possible, given the plethora of nosological and methodological conundrums encountered even in “developed” countries. In the early 1960s, the WHO consolidated a psychiatric epidemiology canon, disseminated through technical reports and international training sessions. During the turbulent decolonization of Africa and emergence of nationstates, psychiatric experts, ideas, and epidemiological tools regarding mental disorders circulated between the North and South through networks including the WHO, the US National Institute of Mental Health, the UK Medical Research Council and Institute of Psychiatry, McGill University’s Section on Transcultural Psychiatry, and other First World research institutes and psychiatric associations. More rarely, psychiatric experts and knowledge flowed to the global North from countries like Nigeria, India, and Taiwan, evidence that some young nation-states, including in sub-Saharan African, were already engaged in psychiatric epidemiology. This chapter analyzes the lesser-known trajectory of Senegal's first modern psychiatric epidemiology study, which wound in and out of the margins of these global flows of knowledge-production and dissemination. Directed by Henri Collomb (1913–1979), the celebrated founder of the pioneering psychiatric clinic and research group, the Ecole de Fann , in Dakar, Senegal’s capital, this study barely surfaces in the historiography of Senegal's scientific endeavors. Compared to other Fann clinic vestiges, it hardly attracted international attention. Hence, a legacy ignored: Senegal's only attempt to systematically ascertain in a population the prevalence of mental disorders with a standardized nosology.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0080,040
Communication savante0,0170,030
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0080,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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