Reducing public stigma toward bipolar disorder: II. Mechanisms of stigma reduction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Investigating how mental health anti-stigma interventions work is crucial to increasing intervention efficacy. This paper represents the second part of a larger feasibility study comparing the effects of a novel intervention (loving-kindness meditation; LKM) and a standard education-contact strategy (EC), relative to a control condition, on reducing stigma toward bipolar disorder (BD). This study examined potential mechanisms of the effects of LKM and EC on the reduction of BD stigma found in Paper 1. METHOD: A total of 376 undergraduate students were randomly assigned to EC, LKM, or a control condition. The indirect effects of EC and LKM relative to control on stigma, via positivity and negativity toward others and knowledge of BD, were tested. RESULTS: The effect of EC on lowering stigma toward a hypothetical person with BD was suggested to occur via more knowledge about BD. More positivity toward others possibly explained the effect of LKM and EC on lowering stigma toward a hypothetical person with BD and increasing willingness for future contact with a confederate with BD. Negativity toward others possibly explained the effect of EC on lowering stigma toward a hypothetical person with BD. LIMITATIONS: The cross-sectional design was a key limitation of analyses testing mechanisms of intervention. CONCLUSIONS: Findings highlight that education about BD may be important in reducing stigma related to the disorder. Additionally, enhancing positivity toward others may be a potential mechanism through which stigma reduction occurs across different intervention approaches.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».