Notice bibliographique
Résumé
EDITORS' INTRODUCTION Suicide and violence are both culturally determined and influenced. There is considerable evidence that rates of suicide vary dramatically across nations, and cultures deal with these acts in different manners. The relationship between mental illness and suicide also varies. In some cultures, such as China and Sri Lanka, the rates of suicide are very high, but the rates of mental illness among those committing suicide are not. Social factors such as education, employment, high aspirations and poverty, along with stressors such as life events, may play a role. In some societies, the act of suicide remains illegal; therefore it is impossible to get accurate rates of suicide. Violence is related to a number of similar factors and globalization and urbanization may play an important role. Gender differences in suicide and violence vary too. In this chapter, Tousignant and Laliberté propose that the national and gender differences in suicide and violence are culturally determined. Marital conflicts and relationship problems with in-laws are common causes of domestic violence and dowry deaths are sometimes passed off as suicide or accidental deaths. Embedded within these acts are the gender role and gender-role expectations. Using examples from aboriginal groups for rates of suicide and in Quebec, Tousignant and Laliberté suggest that drug or alcohol problems, along with problems in attachments and problems in relationships and breakdown of relationships, produce inordinate pressure on individuals, which is used as a trigger for seeking a way out. The sociocultural model these authors put forward is important in understanding vulnerability factors, which are more likely to be specific for specific groups.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».