Disclosing recovery in academia: the role of stigma and recovery capital
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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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 | 0,018 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,021 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».