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Enregistrement W1523357191 · doi:10.1520/jfs15066j

Child and Adolescent Suicide in a Large, Urban Area: Psychological, Demographic, and Situational Factors

2001· article· en· W1523357191 sur OpenAlexaffabout
LE Weinberger, Siddhika S. Sreenivasan, L Sathyavagiswaran, E Markowitz

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensOffice of the Chief Medical Examiner
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuicide preventionInjury preventionQuarter (Canadian coin)Poison controlMedicineOccupational safety and healthSituational ethicsIntervention (counseling)Human factors and ergonomicsDemographyMedical examinerPsychiatryMental healthPsychologyMedical emergencySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined all completed suicides by children and adolescents in Los Angeles County who died during 1996 and 1997. There were 46 subjects, aged 11 through 16. The majority of the decedents were males and over age 14. The predominant racial group was Hispanic. There was an almost even split between firearms and hanging as the means of death. Females had a statistically significantly higher rate of prior suicide attempts than males. Over one-third left a suicide note, almost one-half were noted to be depressed, and 22% tested positive for alcohol or illicit drugs. Less than one-quarter were in mental health treatment. Eighty-seven percent had difficulty transitioning to or during adolescence; e.g., problems at home, legal and school difficulties, and relationship losses. These findings are discussed in terms of Eriksonian developmental theory. We offer recommendations for intervention and prevention of suicide.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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