From Sin to Science: Fighting the Stigmatization of Mental Illnesses
Notice bibliographique
Résumé
Our paper provides an overview of current stigma discourse, the origins and nature of the stigma associated with mental illnesses, stigmatization by health providers, and approaches to stigma reduction. This is a narrative review focusing on seminal works from the social and psychological literature, with selected qualitative and quantitative studies and international policy documents to highlight key points. Stigma discourse has increasingly moved toward a human rights model that views stigma as a form of social oppression resulting from a complex sociopolitical process that exploits and entrenches the power imbalance between people who stigmatize and those who are stigmatized. People who have a mental illness have identified mental health and health providers as key contributors to the stigmatization process and worthy targets of antistigma interventions. Six approaches to stigma reduction are described: education, protest, contact-based education, legislative reform, advocacy, and stigma self-management. Stigma denigrates the value of people who have a mental illness and the social and professional support systems designed to support them. It creates inequities in funding and service delivery that undermine recovery and full social participation. Mental health professionals have often been identified as part of the problem, but they can redress this situation by becoming important partners in antistigma work.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».