Intensi Pencarian Pertolongan Formal Ditinjau dari Stigma Publik Gangguan Mental pada Perempuan Perkotaan
Bibliographic record
Abstract
Secara global prevalensi gangguan mental terus meningkat dan menariknya banyak dialami oleh perempuan dibandingkan laki-laki. Sedang, penanganan profesional untuk masalah gangguan mental seringkali mendapatkan hambatan yang serius dan menjadi ancaman terhadap harga diri individu karena stigma di masyarakat. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui hubungan antara stigma publik gangguan mental dengan intensi pencarian pertolongan formal pada perempuan perkotaan. Pengambilan sampel partisipan ini menggunakan teknik convenience sampling. Partisipan ini berjumlah 143 perempuan perkotaan, berusia 17-24 tahun, berpendidikan terakhir SMA/SMK dan Sarjana. Metode yang digunakan untuk pengumpulan data adalah survei online dengan menggunakan dua instrumen yaitu Spanish Version of the Link's Perceived Devaluation and Discrimination Scale dan Skala Intensi Pencarian Pertolongan Formal. Uji korelasi non-parametrik dan uji beda digunakan untuk analisis data.Penelitian ini menemukan korelasi negatif yang signifikan antara stigma publik terkait gangguan mental dengan intensi pencarian pertolongan formal pada perempuan perkotaan (r = -0,208, p = 0,013). Sebagian besar perempuan perkotaan dalam penelitian ini mempunyai stigma publik gangguan mental yang tinggi terhadap pendaftar kerja yang memiliki pengalaman gangguan mental. Implikasi penelitian ini diperuntukkan bagi perusahaan atau layanan sosial untuk mempromosikan layanan dan kegiatan mengenai peduli kesehatan mental dalam konteks ketenagakerjaan.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".