Nonsuicidal Self‐injury in Asian Versus Caucasian University Students: Who, How, and Why?
Notice bibliographique
Résumé
The correlates of nonsuicidal self-injury (NSSI) among Asian and Caucasian university students; differences in the rates, frequency, forms, severity, and emotional contexts of NSSI among self-injuring students; and whether Asian students who are highly oriented toward Asian culture differed from those less oriented toward Asian culture in NSSI characteristics were investigated. University students (N = 931), including 360 Caucasian students (n = 95, 26.4%, with a history of ≥ 1 episode of NSSI) and 571 Asian students (n = 107, 18.7%, with a history of NSSI), completed questionnaires assessing NSSI, acculturation, and putative risk factors for NSSI. Caucasian students were more likely to report NSSI, particularly cutting behavior, self-injured with greater frequency and versatility, and reported greater increases in positively valenced, high arousal emotions following NSSI, compared to Asian students. Among Asian students, obsessive-compulsive symptoms, experiential avoidance, and anger suppression increased the likelihood of reporting a history of NSSI. Among Caucasian students, lack of emotional clarity and anger suppression increased likelihood of NSSI. Finally, some tentative findings suggested potentially important differences in rates and frequency of NSSI among Asian students who were highly oriented toward Asian culture compared with those less oriented toward Asian culture.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».