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Enregistrement W7010365114

Improving the Provision of Mental Health Care in Small-Scale Fisheries to Boost Livelihood Outcomes: A Case Study of Chilika Lagoon in India

2024· dissertation· en· W7010365114 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodMental healthVulnerability (computing)PovertyHealth careMental illnessInequality
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small-scale fisheries (SSF) support over 90 percent of the 120 million people engaged in capture fisheries globally. Due to their strong reliance on their surroundings, SSFs are in volatile positions. The ever-changing nature leads to social, economic, and environmental vulnerabilities, such as loss of biodiversity, institutional changes and loss of income or poverty. These put millions of individuals at risk for negative impacts, which include not only physical health but also severe mental health consequences. Hence, there is a need to better understand mental health as a significant vulnerability in SSF and in turn, find solutions for improvement to the provision of care. \n \nMental health is a state of mental well-being that enables people to cope with the stresses of life and contribute to their community. It has intrinsic and instrumental value and is integral to our well-being. Although most people are resilient, people who are exposed to adverse circumstances – including poverty, violence, disability, and inequality – are at higher risk of developing a mental health condition. Poor mental health leads to detrimental outcomes for fisher’s already vulnerable livelihoods, and if untreated can lead to death. Currently, there is a lack of aid available in these communities for adequate mental health care. The purpose of this research is to discover and provide recommendations for better-supporting individuals suffering from mental illnesses in SSF. A qualitative research methods approach will be used to investigate this aspect. The administered household questionnaire will be used to gain insight into how mental health is understood by fishers, how it is influenced, the negative effects on fishers’ livelihood, barriers present in improving their mental health and the overall needs of small-scale fishers - in the study area of Chilika Lagoon, India. This design will aid in unravelling the cultural context and experiences of the people. \n \nThe implications of this research will be to discover solutions for providing better mental health care, and ultimately create a set of guiding recommendations for best practices in mental health care within SSF. The goal is to increase viable, sustainable local governance response in policy and society. Reducing poor mental health outcomes will transition small-scale fisheries from vulnerability to viability. The importance of this research is seen through its originality as there is limited literature for bridging mental health care and viability in the SSF context. Future studies should focus on ongoing efforts to understand the complex existence of mental health in small-scale fisheries, and the multidimensional response that is needed to address it. Consulting small-scale fishers to recognize their specific needs should continue to be prioritized in future solutions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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