An Examination of Disclosure of Nonsuicidal Self‐injury among University Students
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Despite the widespread prevalence of nonsuicidal self‐injury (NSSI) among community‐based samples, little is known about which self‐injurers disclose their NSSI or the factors that promote disclosure among self‐injurers. To address this gap in the literature, we examined whether disclosers could be differentiated from nondisclosers on the basis of NSSI characteristics (e.g. frequency of NSSI and severity of NSSI), NSSI motivations (e.g. interpersonal and intrapersonal motivations) and psychosocial factors (e.g. suicidal ideation and self‐esteem). Participants consisted of a large sample of 268 self‐injuring undergraduate students ( M age = 19.07 years, 70.3% women) at a Canadian university. Results indicated that 57% of self‐injurers had never disclosed their NSSI to anyone. Self‐injurers were most likely to disclose to peers and romantic partners. Logistic regression analyses revealed that pain during NSSI, severity of NSSI, interpersonal motivations for engaging in NSSI, higher suicidal ideation and higher friendship quality were all associated with a greater likelihood of NSSI disclosure. Our findings suggest that individuals with severe NSSI and suicidal ideation may be more likely to disclose. Moreover, our findings underscore the importance of equipping friends and romantic partners with effective responses to NSSI disclosures to promote more formal help‐seeking behaviours among self‐injurers. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».