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Enregistrement W7162077525 · doi:10.59236/emro.v26i7a8270

Saving Minds

2024· article· W7162077525 sur OpenAlexaboutno aff
Bradley Long

Notice bibliographique

RevueEducational Media Reviews Online · 2024
Typearticle
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiqueFilm in Education and Therapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourseworkMental healthMental health nursingPracticumWork (physics)Value (mathematics)Pharmacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Distributed by Bullfrog Films, PO Box 149, Oley, PA 19547; 800-543-FROG (3764)Produced by Catherine MullinsDirected by Catherine Mullins2020, Streaming, 89 mins Saving Minds is a documentary that primarily follows two Montreal, Quebec residents. They are both trying to manage their complex mental health issues, with a new focus on drug reduction and an increase in psychotherapeutic options. Although the film is primarily in English, English subtitles are included for each French-language interview. Even though much of the film is based in Montreal, it also includes physicians, medical journalists, and patients from the United States and England. The film's production is heavily influenced by U.S. medical journalist, Robert Whitaker, who is also featured throughout the film. Author and former mental health patient Joanne Greenberg is also featured for her experience in the traditional mid-20th century U.S. mental health system. Several Canadian, American, and British psychiatrists are interviewed for their perspectives on the evolving transition from a mental health system based on pharmaceutical “cures," to a life-long therapeutic module utilizing drugs as supplemental tools to psychotherapy and peer-based therapeutic models. The film provides a fairly balanced approach to therapeutic options, often reinforcing that mental health therapy should not be one-size-fits-all. It also reinforces that traditional mental health pharmaceutical approaches may lack supporting evidence, while providing basic-level coverage of several current drug reduction therapy studies. Saving Minds should work well in undergraduate and graduate psychology and social work courses, and within coursework for medical, physician's assistant, and nursing students. It also has value as a consumer education resource, especially for those seeking reliable alternatives to traditional drug-focused mental health treatments. The coverage of the subject matter may not be suitable for younger audiences. Awards:Best Human Rights Films, New York Tri-State International Film Festival; Best Educational Documentary, Liber Films International Festival; Best Educational Film, Lion International Film Festival; Best Educational Documentary, Star International Film Festival; Best Educational Documentary, Sofia International Film Festival; Certificate of Achievement, Zagreb International Film Festival

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6300,245

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,333 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
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Résumé présentoui

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