Community Views of Determinants of Men’s Wellbeing in Guatemala: A Study Using Fuzzy Cognitive Mapping
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundIn post-conflict Guatemala, Indigenous men's psychological distress has been linked to violence exposure, disrupted social support systems, and structural inequities.PurposeWe aimed to document how communities themselves understand men's wellbeing and the factors that influence men's wellbeing.Research design and study sampleFuzzy Cognitive Mapping with 20 stakeholder groups in Santiago Atitlán and Cuilco, Guatemala defined men's wellbeing in local terms and identified the influences community groups understood to promote and detract from men's wellbeing. Participants mapped pathways through which influences affected wellbeing and weighted their relative perceived strength.AnalysisThe researchers used thematic analysis to summarise influences into 43 factors and used fuzzy transitive closure to calculate their net causal influence for each set of stakeholders. We compared perspectives of groups of adult men, adult women, and practitioners of Mayan medicine in Santiago Atitlán, with a primarily Indigenous population, to groups in Cuilco, with a primarily non-Indigenous population. We also compared perspectives across age groups in Santiago Atitlán.ResultsAcross regions, maps highlighted the importance of family and social relations, emotional distress, substance use and physical health for men's wellbeing. Basic resource insecurity and unemployment were top risk factors for men's wellbeing in maps from Cuilco but had both risk and protective influences on men's wellbeing in maps from Santiago Atitlán.ConclusionsFindings challenge the focus on scale-up of individual biomedical interventions as the best strategy to reduce the burden of emotional distress in Guatemala and raise questions about standard development approaches that emphasize income generation and educational attainment above cultural continuity and social harmony.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,038 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».