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Enregistrement W1509390856 · doi:10.1177/070674370004500706

Controlling the Environment to Prevent Suicide: International Perspectives

2000· review· en· W1509390856 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Antoon A. Leenaars, Chris Cantor, John F. Connolly, Marlene EchoHawk, Danutė Gailienė, Zhao Xiong He, Natalia Kokorina, David Lester, Andrew A Lopatin, Mario Rodríguez, Lourens Schlebusch, Yoshitomo Takahashi, Lakshmi Vijayakumar, Susanne Wenckstern

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2000
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuicide preventionPoison controlHuman factors and ergonomicsDiversity (politics)IrishInjury preventionOccupational safety and healthMedicinePsychologyPolitical scienceEnvironmental healthLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Suicide and suicidal behaviour are multifaceted events requiring complex solutions. Controlling the environment is a neglected solution, despite strong support for this approach from the World Health Organization (WHO). METHOD: To discuss this approach from a global view, this review is written by authors from various cultures: American, Australian, Canadian, Chinese, Cuban, Dutch, Indian, Irish, Japanese, Lithuanian, Native North American, Russian, and South African. RESULTS: We examine gun control to illustrate the environmental control approach; however, the worldwide diversity of suicide methods calls for diverse responses. Further, controlling the environment encompasses more than restricting the means of suicide, which we illustrate with examples of toned-down media reports and restricted medicine availability. CONCLUSIONS: Controlling the environment may be a viable strategy for preventing suicide, although research shows that few clinicians implement such approaches.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,293 · 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'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

Citations54
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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