The “room to share”: An ecological perspective on mental health disclosure at work.
Notice bibliographique
Résumé
How organizations address employee mental health conditions (MHCs) is an increasingly important topic in occupational health psychology. A key focus of this literature is on understanding how and why employees disclose their MHCs to colleagues. Concealing a stigmatized identity, such as a MHC, can cause distress, while disclosure has been associated with improved well-being and access to proper accommodations. However, employees who disclose a MHC also risk discrimination and mistreatment. Given such competing dynamics, past research has largely framed disclosure through a concerted decision-making lens, where employees weigh the benefits and risks before revealing their condition. Yet the disclosure process can be more complex than these models suggest, with scholars recognizing that no "one-size fits all." To investigate this complexity, we conducted an in-depth narrative interview study with 27 employees living with a MHC. Our findings challenge the assumption that MHC disclosure is typically premeditated. We develop the concept of disclosure opportunities-situations that enable employees to share their MHC at work. We also identify four key elements of the work environment-time and space, bureaucratic structure, social structure, and mental health programs-that shape these opportunities. These elements can either facilitate or constrain disclosure, depending on how they interact. Using these insights, we propose an ecological model of MHC disclosure that complements and extends existing decision-based models, offering a more complex and nuanced understanding of how disclosure unfolds at work. We then explain how this model can inform the practice of occupational health psychology. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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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 | 0,013 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,045 |
| Communication savante | 0,012 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».