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Enregistrement W2026573038 · doi:10.2466/pms.2003.97.2.401

The Finno-Ugrian Suicide Hypothesis: Variation in European Suicide Rates by Latitude and Longitude

2003· article· en· W2026573038 sur OpenAlexaff
Martin Voracek, Maryanne L. Fisher, Andrej Marušiš

Notice bibliographique

RevuePerceptual and Motor Skills · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatitudeDemographySuicide ratesGeographyLongitudeBiological dispersalPopulationPoison controlSuicide preventionMedicineSociologyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The marked variation regarding the suicide rate in 34 European countries is well described by regressing the national suicide rate on the capital cities' latitudes and on an interaction term of squared latitude multiplied with longitude. The interaction term explains 40.8% and 29.1% of men's and women's suicide rate, respectively, and latitude explains a further significant increment of 10.9% and 10.6% variance of men's and women's suicide rate, respectively. This regression model quantifies the Finno-Ugrian suicide hypothesis of Kondrichin and of Marusic and Farmer. The European countries highest in suicide rate constitute a contiguous, J-shaped belt, spanning from Finland to Austria. This area maps onto the second principal component identified for European gene distribution, representing ancestral adaptation to cold climates and the Uralic language dispersion. Thus, population differences in genetic risk factors may account for the spatial pattern in European suicide rates.

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 enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,673

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations46
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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