Creating an Empirically Informed Mental Health Workbook for Racialised Newcomer Youth in Saskatchewan: Community‐Based Participatory Action Research
Notice bibliographique
Résumé
Immigration is a significant determinant of mental illness among racialised newcomer youth who experience immigration challenges, including cross-cultural transitions and adaptations, social exclusion, anti-immigrant policies and the loss and reconstruction of social support networks. The development of tools to support self-care can improve the mental health and well-being of this population. In this project, we utilised the photovoice approach to explore racialised newcomers' mental health struggles and how they mitigate them. We constituted a working group comprising racialised newcomers with lived experiences of immigration-related mental health stressors to support the workbook development. The risk for mental illnesses for international students, and signs and symptoms of stress, depression and anxiety were covered. We utilised photos that depicted the immigration-related mental health stressors and mental health boosters that help mitigate these stressors. Each photo had a title and a closed caption that depicted its essence. Spaces to journal were provided as well as a list of resources for free groceries, religious organisations and thrift shops. The workbook was pilot tested with 13 participants who were racialised newcomers and experienced self-reported symptoms of mental illness since arriving in Canada. Their reported benefits of utilising the workbook include increasing mental health literacy, validating experiences, creating catharsis through journaling, incentivising them to better respond to stressors and habitually developing practices to boost their mental well-being. A workbook with psychoeducation content on mental health risks and symptoms and content that utilises data from people with experiences like the targeted population can enhance the agency of self-care through increased knowledge, validation of experiences and inculcation of hope.
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 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 | 0,030 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».