Applying Critical Discourse Analysis to Cross-Cultural Mental Health Recovery Research
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to demonstrate how critical discourse analysis (CDA) frameworks can be used in cross-cultural mental health recovery research. CDA is a qualitative approach that critically appraises how language contributes to producing and reinforcing social inequalities. CDA regards linguistic productions as reflecting, consciously or unconsciously, the narrators' understandings of, or attitudes about, phenomena. Mental health recovery research aims to identify and address power differentials, making CDA a potentially relevant approach. However, CDA frameworks have not been widely applied to mental health recovery research. We adapted established CDA frameworks to our cross-cultural mental health recovery study. The adapted methodology comprises (1) selecting discourses that indicate positive changes and (2) considering sociocultural practices informed by relevant cultural characteristics identified in our previous research, without placing value judgments. Our adapted framework can support cross-cultural mental health recovery research that uses CDA.
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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 | 0,182 | 0,195 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,035 |
| Communication savante | 0,024 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».