Mental health literacy and help-seeking: the mediating role of self-stigma and emotional intelligence
Notice bibliographique
Résumé
When faced with mental health concerns, help-seeking can be a useful means to seek and receive help from formal support sources—such as mental health professionals, as well as informal support sources—such as friends and family. Both the intention and tendency to engage in formal help-seeking are predicted by mental health literacy, self-stigma, and emotional intelligence; however, the role that each of these factors play in relation to informal help-seeking is less clear. The current study examined the predictive value of mental health literacy with respect to both formal and informal help-seeking intentions. Additionally, the current study explored the role of self-stigma and emotional intelligence as possible mediators of these relationships. Undergraduate students ( n = 301) were recruited from a Western Canadian university and completed a series of online questionnaires measuring their formal and informal help-seeking intentions, mental health literacy, self-stigma faced when seeking help, and meta-mood, as an operationalization of emotional intelligence. Results indicated that mental health literacy was a significant positive predictor of formal help-seeking intentions, and that both self-stigma and meta-mood partially mediated this relationship. Furthermore, results showed that mental health literacy did not serve as a significant predictor of informal help-seeking, although mental health literacy did have a significant indirect effect on informal help-seeking, through the mediation of meta-mood. The importance of self-stigma and meta-mood in relation to mental health literacy are highlighted in terms of formal help-seeking outcomes, and the implications of these findings for informal help-seeking are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».