Social perceptions and the stigmatization towards fifteen mental illnesses in France: a preliminary study on the role of vital force and burden
Notice bibliographique
Résumé
Introduction This study examined social perceptions and rejection towards fifteen mental illnesses, as well as a preliminary test of the SUBAR model, that hypothesized perceptions of both vital forces and burden would be negatively and positively related to social rejection, respectively. Methods Using an online survey with participants from France ( n = 952), social rejection was assessed using a feeling thermometer and a social distance scale, while social perceptions were measured using visual analog scales. Results A stigma map for these different disorders is drawn up, revealing the social perceptions and levels of stigmatization specific to certain mental illnesses. Controlling for relevant social perceptions (i.e., danger, warmth, competence), we found that perception of burden was positively and significantly associated to social distance and negative feeling for 73% and 67% of mental illnesses, respectively. The perception of vital force was negatively and significantly related to social distance and negative feeling for 87% and 20% of mental illnesses, respectively. The change in R2 between model 1 (i.e. perception of danger, warmth, competence) and model 2 (i.e. model 1 + perceptions of vital force and burden) significantly improved in 100% of cases for social distance and 67% of cases for negative feeling. Conclusion These preliminary data provide support for the SUBAR model and call for further investigations to better understand the social rejection of people with mental illnesses.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».