Our Journey of Co-Designing a Suicide Stigma Reduction Program for Postsecondary Students: Highlighting the Value of Lived Expert Collaboration in Program Development
Notice bibliographique
Résumé
The stigma towards suicide is still very prevalent in our communities. With the increase in reported suicide thoughts and behaviours in postsecondary students, stigma reduction interventions are an important area of mental health promotion. When creating any type of mental health program, people with lived experience (PWLE) should be included in the process. In this article, we share our approach to co-designing a suicide stigma reduction program for postsecondary students, highlighting the advisory group experience within this methodology. The relational approach to recruitment is described, as well as an introduction to each advisory group member and their motivations and experiences with participating in research. We discuss how the advisory group functions, including an outline of our group norms and values, decision-making processes, challenges we experienced, and lessons learned. We end with five recommendations for researchers interested in co-designing programs with PWLE: 1) Be Informed, but Act with Humility; 2) Make Meaningful Connections Early and Often; 3) Strive for Diversity and Representation; 4) Value ALL Forms of Knowledge; 5) Promote Self-Care and Self-Reflection. This article shares broad, personal stories of suicide stigma, but avoids specific details regarding suicide thoughts and behaviours.
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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 | 0,056 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».