A Pilot Study to Assess the Impact of a Multifactorial Explanation for Mental Illness on Prejudicial Attitudes Towards People With Mental Illness
Notice bibliographique
Résumé
Public stigma and prejudice toward people with psychiatric conditions is highly prevalent and damaging. Explanations for the origins of mental illness can influence attitudes toward people with these conditions. To date, studies exploring the effects of explanations for the origins of mental illness have focused on genetic or environmental explanations, and the impact of evidence-based multifactorial explanations for psychiatric illness on public attitudes remains unknown. Participants were recruited through Amazon Mechanical Turk to watch a 4-min video about the "mental illness jar model"-an evidence-based analogy that explains the complex interactions between genes and environment in the development of mental illness. Participants provided demographic information and completed questions regarding knowledge about the causes of mental illness, and the Prejudice towards People with Mental Illness (PPMI) scale both before and after watching the video. A total of 106 eligible participants completed the study. Watching the video had no significant effect on participants' knowledge about the causes of mental illness (p = 0.06), but there was a significant decrease in prejudicial attitudes toward mental illness (p = 0.0003), the effect size was small (-0.15). The use of this brief video (available at cogastudy.org) is a promising tool to decrease prejudicial attitudes toward mental illness that warrants further study.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».