Shifting the Focus: A Case for a Positive Mental Health Framework in Europe
Notice bibliographique
Résumé
This open letter advocates for a paradigm shift in European mental health policy by proposing the adoption of a European Positive Mental Health Framework. It argues that current approaches remain overly focused on severe mental health problems and institutional care, while overlooking the broader continuum of mental health. This includes mental wellbeing aspects such as emotional resilience, life satisfaction, and social connectedness. The authors highlight the need for robust, strength-based surveillance systems that track the core components and the enabling conditions of mental wellbeing. Drawing from international models such as Canada's Positive Mental Health Surveillance Indicator Framework and the OECD’s Well-being Framework, the letter underscores the feasibility and importance of coordinated, cross-country monitoring. Despite challenges in standardizing definitions and metrics, the letter emphasizes that harmonized data collection is essential for designing responsive and preventative mental health systems. It calls on the EU to build on existing scientific and policy initiatives, including the European Public Health Alliance’s indicator development, to create a framework that enables both comprehensive measurement and actionable change. By shifting focus toward positive mental health, the EU can not only better prevent illness but also enhance societal wellbeing resilience in the face of future crises.
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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 | 0,052 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,029 |
| Communication savante | 0,018 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».