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Enregistrement W1931442426 · doi:10.1186/s13034-015-0071-6

Research with adolescents who engage in non-suicidal self-injury: ethical considerations and challenges

2015· article· en· W1931442426 sur OpenAlexaff
Elizabeth E. Lloyd‐Richardson, Stephen P. Lewis, Janis Whitlock, Karen Rodham, Heather T. Schatten

Notice bibliographique

RevueChild and Adolescent Psychiatry and Mental Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForensic psychiatryVariety (cybernetics)Human factors and ergonomicsPsychologyChild and adolescent psychiatrySuicide preventionPoison controlResource (disambiguation)Injury preventionPopulationPsychiatryMedicineEngineering ethicsMedical emergencyEnvironmental healthEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-suicidal self-injury (NSSI) has emerged as a significant psychiatric issue among youth. In addition to its high prevalence rates, NSSI is associated with a number of psychiatric issues and confers risk for varying degrees of physical injury. It is also a risk factor for attempted suicide. Thus, youth who engage in NSSI represent a vulnerable and high-risk population and researchers are likely to encounter a variety of ethical challenges when conducting NSSI research. Accordingly, it is critical that researchers be familiar with the major ethical issues involved in NSSI research and how to effectively account for and address them. This is important both prior to obtaining clearance from their Institutional Review Boards and when carrying out their research. To date, there is no consolidated resource to delineate the ethical challenges inherent to NSSI research and how these can be effectively navigated throughout the research process. The goals of this paper are to review international best practices in NSSI research across the various contexts within which it is studied, to offer guidelines for managing these issues, to identify areas in which variation in approaches prohibits decisive recommendations, and to generate questions in need of further consideration among scholars in this field.

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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,825

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations47
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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