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Enregistrement W4410350768 · doi:10.5463/thesis.1242

Stigma in Context

2025· dissertation· en· W4410350768 sur OpenAlexaff
Marlies J. Visser

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensAthena Sustainable Materials Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Stigma (botany)PsychologyHistoryPsychiatryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health-related stigma—characterised by stereotyping, prejudice, and discrimination in contexts of power—is a widespread issue that affects people across the globe, in both high- and low-income settings. It operates not only at the individual level but also through relationships, families, communities, organisations, and institutions, including legal and policy systems. While research on health-related stigma is proliferating, it remains unclear how stigma may be shaped and impact people differently depending on their social and cultural context. Additionally, we still lack a clear understanding of how stigma operates across different social levels, from personal experiences and interpersonal dynamics to broader social and structural forces. This thesis aims to explore how health-related stigma is characterised and manifests in the daily lives of men and women in context, focusing specifically on cultural and gendered interactions within and across socioecological levels (intra-, interpersonal and structural). By uncovering these mechanisms, this thesis seeks to offer recommendations for contextually tailored stigma assessment and reduction strategies. Using a qualitative case study design, this thesis presents research on two specific stigmatised health conditions in the field of mental and physical health: ADHD and leprosy. Studies set out to collect and analyse perspectives and experiences various stakeholder groups on health-related stigma towards men and women, including persons affected by stigmatised conditions, family members, educational and health professionals as well as stigma researchers, using semi-structured interviews, FGDs and survey research complemented by literature review and researcher reflections. Both case studies illustrate differences in drivers and characterisations of stigma, including variations in the explicitness or subtlety of stigma related to ADHD and leprosy. However, there are common stigma manifestations – encompassing social exclusion, rejection, and reduced support and care. In terms of stigma assessment, the findings highlight the need for improved stigma assessment tools, including better measurement properties sensitive to cultural nuances and measuring actual differential treatment rather than reported behaviours (e.g., explicit stigma), among others. In terms of stigma reduction, case studies reveal how key cultural and/or gendered interactions contribute to shaping stigma, revealing critical intervention points per context (e.g., accessible and personalised (peer) support services for ADHD in the Netherlands and family support and engagement in health care for leprosy in Nepal). Overall, these findings underscore the critical need for accessible and quality health and support services, as well as the involvement of key stakeholder groups such as individuals with lived experiences, family members, and professionals in mitigating health-related stigma. Finally, the thesis offers recommendations for exploring and addressing contextual and cultural nuances of health-related stigma in the future.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,031
Communication savante0,0140,008
Science ouverte0,0010,015
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,360 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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