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Enregistrement W4403500026 · doi:10.26522/ssj.v18i3.4657

Access and Injustice: An Intersectionality-informed Analysis of Victorian Mental Health Policy in Australia

2024· article· en· W4403500026 sur OpenAlexafffundvenue
Edward Rawson, Tessa‐May Zirnsak, Kaitlin Di Pierdomenico, Vrinda Edan, Lisa Brophy

Notice bibliographique

RevueStudies in Social Justice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésInjusticeIntersectionalitySocial injusticeSociologyMental healthSocial justicePolitical scienceCriminologyGender studiesPsychologyLawPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of compulsion and restrictive interventions in mental health care has been linked to social factors including poverty and marginalization. Using an intersectionality-informed analysis of key Victorian mental health policy documents released over the past decade, we identified a consistent lack of attention to the role played by race, socioeconomic status, and other forms of marginalization in the increased likelihood of compulsory treatment. Although policymakers have strived to consider the role of social determinants in catalyzing or mitigating mental distress, this social framework is often displaced by a consistently dominant biomedical approach to mental illness, which emphasizes identifying diagnoses and providing clinical treatment. This paper critically examines the stated intentions of mental health policy in Victoria, Australia, and the recent recommendations of the Royal Commission into Victoria's mental health system. We found that policies and recommendations for reform tend to express an intention to decrease the use of compulsion and restrictive interventions. However, the assumption expressed in reforms is that compulsory treatment is the result of systematic failure to provide treatment through other less intrusive avenues, thus neglecting deliberate discussion and action on the intersecting social factors that directly contribute to compulsory treatment.

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)0,001
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 enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,576
Écart entre enseignants0,411 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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