How Do Psychosocial Support Groups in North India Support Collective Action for Mental Health? A Qualitative Study Using a Caring Methodology
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In resource‐poor settings in South Asia, there are many informal assets in communities that support mental health. Using participatory approaches and a ‘caring methodology’ we aimed to examine whether women's psychosocial support groups improved mental health knowledge, safe social spaces, and collective action. We also hoped to act collectively for mental health through the project and to reflexively consider how this methodology cared for participants and researchers. We conducted this community‐based qualitative study in 2016, across three sites in Dehradun district, Uttarakhand, Northern India. Data were collected through focus group discussions with women involved in support groups (N = 10, representing 59 women) and key informant interviews (N = 8), as well as field notes, journals, and reflexive discussions. We analysed data using thematic analysis. This research both researched care and provided mental health care. We found that support groups as well as caring methodologies led to increased mental health knowledge, safer social spaces, improved mental health and more equal gender relations. This methodology also supported women to act collectively to support each other and share their mental health knowledge with others. The caring methodology was constrained by stark asymmetries in literacy and educational status between researchers and participants.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».