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Enregistrement W4403214393 · doi:10.1038/s44184-024-00092-9

28-country global study on associations between cultural characteristics and Recovery College fidelity

2024· article· en· W4403214393 sur OpenAlexaff
Yasuhiro Kotera, Amy Ronaldson, Daniel Hayes, Holly Hunter-Brown, Merly McPhilbin, Danielle Dunnett, Tesnime Jebara, Simran Takhi, Takahiko Masuda, Elizabeth Camacho, Ioannis Bakolis, Julie Repper, Sara Meddings, Vicky Stergiopoulos, Lisa Brophy, Clara De Ruysscher, Michail Okoliyski, Petra Kubínová, Lene Falgaard Eplov, Charlotte Toernes, Dagmar Narusson, Aurélie Tinland, Bernd Puschner, Ramona Hiltensperger, Fabio Lucchi, Yuki Miyamoto, Stynke Castelein, Marit Borg, Trude Klevan, Roger Tan Boon Meng, Chatdanai Sornchai, Kruawon Tiengtom, Marianne Farkas, H Jones, Edith Moore, Ann Butler, Richard Mpango, Samson Tse, Zsuzsa Kondor, Michael Ryan, Gianfranco Zuaboni, D.J. Elton, Jason Grant‐Rowles, Rebecca L. McNaughton, Charlotte Hanlon, Claire Harcla, Wouter Vanderplasschen, Simone Arbour, Denise Silverstone, Ulrika Bejerholm, Candice Powell, Susana Ochoa, Mar García‐Franco, Jonna Tolonen, Caroline Yeo, Ashleigh Charles, Claire Henderson, Mike Slade

Notice bibliographique

Revuenpj Mental Health Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensOntario Shores Centre for Mental Health SciencesUniversity of TorontoCanadian Mental Health AssociationUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchNIHR Nottingham Biomedical Research CentreWorld Health Organization
Mots-clésFidelityPsychological interventionMental healthIndividualismUncertainty avoidancePsychologyHofstede's cultural dimensions theoryCollectivismSocial psychologyPolitical scienceComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recovery Colleges (RCs) are learning-based mental health recovery communities, located globally. However, evidence on RC effectiveness outside Western, educated, industrialised, rich, and democratic (WEIRD) countries is limited. This study aimed to evaluate associations between cultural characteristics and RC fidelity, to understand how culture impacts RC operation. Service managers from 169 RCs spanning 28 WEIRD and non-WEIRD countries assessed the fidelity using the RECOLLECT Fidelity Measure, developed based upon key RC operation components. Hofstede's cultural dimension scores were entered as predictors in linear mixed-effects regression models, controlling for GDP spent on healthcare and Gini coefficient. Higher Individualism and Indulgence, and lower Uncertainty Avoidance were associated with higher fidelity, while Long-Term Orientation was a borderline negative predictor. RC operations were predominantly aligned with WEIRD cultures, highlighting the need to incorporate non-WEIRD cultural perspectives to enhance RCs' global impact. Findings can inform the refinement and evaluation of mental health recovery interventions worldwide.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,251
Tête enseignante GPT0,569
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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