An Observational Study of Bullying as a Contributing Factor in Youth Suicide in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Bullying has been identified as a potential contributing factor in youth suicide. This issue has been highlighted in recent widely publicized media reports, worldwide, in which deceased youth were bullied. We report on an observational study conducted to determine the frequency of bullying as a contributing factor to youth suicide. METHOD: Coroner records were reviewed for all suicide deaths in youth aged between 10 and 19 in the city of Toronto from 1998 to 2011. Data abstracted were recent stressors (including bullying), clinical variables, such as the presence of mental illness, demographics, and methods of suicide. RESULTS: Ninety-four youth suicides were included in the study. The mean age was 16.8 years, and 70.2% were male. Bullying was present in 6 deaths (6.4%), and there were no deaths where online or cyberbullying was detected. Bullying was the only identified contributing factor in fewer than 5 deaths. The most common stressors identified were conflict with parents (21.3%), romantic partner problems (17.0%), academic problems (10.6%), and criminal and (or) legal problems (10.6%). Any stressor or mental and (or) physical illness was detected in 78.7% of cases. Depression was detected in 40.4% of cases. CONCLUSIONS: Our study highlights the need to view suicide in youth as arising from a complex interplay of various biological, psychological, and social factors of which bullying is only one. It challenges simple cause-and-effect models that may suggest that suicide arises from anyone factor, such as bullying.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».