Disclosing recovery in academia: the role of stigma and recovery capital
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background Although research on recovery disclosure is expanding, few studies have explored how post-secondary employees experience and navigate disclosure within academic contexts that often promote substance use and threaten recovery.Methods Drawing on a Recovery Capital (RC) framework and stigma theory, we conducted a community-based participatory study to examine disclosure experiences among 10 Canadian university employees (faculty and staff) in recovery from substance use and/or behavioral addictions. Most participants were women and nonacademic staff, with an average recovery length of 7.8 years. Alcohol and binge eating emerged as the most common recovery experiences. We analyzed semi-structured interviews using reflexive thematic analysis.Results Participants described a spectrum of disclosure experiences, ranging from full openness to complete concealment, shaped by two main themes that captured the key influencing factors: 1. Social RC - Relationships as gateways and barriers to disclosure: Trust and emotional safety supported disclosure. Stigma led participants to minimize or hide their recovery, especially in relationships that felt invalidating; 2. Community RC - Navigating norms, stigma, and advocacy: Campus norms around alcohol and food shaped disclosure decisions. Some avoided campus supports due to stigma, limited availability, or lack of awareness, while others disclosed strategically to offer support and advocate for change.Conclusion Recovery disclosure among post-secondary employees is deeply relational, norms driven, and context dependent. Strengthening peer supports, visibility, and inclusive policies can reduce stigma and build more recovery-friendly academic environments.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle