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Enregistrement W4399780185 · doi:10.1177/15579883241260920

Understanding Men’s Lived Experience of Mental Distress Through Metaphors

2024· article· en· W4399780185 sur OpenAlexafffund
Sarah McKenzie, Fiona Mathieson, Tiara Das, Matthew C. Genuchi, John L. Oliffe

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Men s Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFilm in Education and Therapy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMarsden FundCanada Research Chairs
Mots-clésMetaphorDistressMental healthPsychologyMeaning (existential)Mental distressQualitative researchPhotovoicePerspective (graphical)Social psychologyPsychotherapistSociologyLinguisticsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of tailored language, which involves a clinician’s ability to adapt communication styles and employ accessible terms and concepts, has long been touted as key to engaging men with mental health services. Metaphors are one communication device that can provide men with ways through which to meaningfully express themselves and communicate their mental distress experiences. Using qualitative photovoice research, the current study examined how New Zealand-based men ( n = 21) communicatively constructed their meaning of mental distress through metaphors. Analysis of interview data was used to derive three metaphor groupings men consistently drew on to articulate their lived experiences: metaphors of emotions ( darkness and weight), metaphors of survival ( battle and entity), and metaphors of disembodiments ( debility and entrapment). The findings highlight the power of metaphors as a tool for men in communicating their experiences of mental distress and are valuable for health professionals to contemplate across an array of contexts. The implications and importance of a metaphor-enriched perspective for engaging men in professional health care settings and services are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,697

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,223
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,282 · 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.

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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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