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Enregistrement W2071473045 · doi:10.1080/14999013.2013.832442

Non-Suicidal Self-Injury in Women Offenders: Motivations, Emotions, and Precipitating Events

2013· article· en· W2071473045 sur OpenAlexaffabout
Jenelle Power, Shelley L. Brown, Amelia M. Usher

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Forensic Mental Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAngerRegretPsychologyClinical psychologyFeelingAnxietyCoping (psychology)Suicide preventionInterpersonal communicationPoison controlPsychiatrySocial psychologyMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-suicidal self-injury (NSSI) poses a serious threat to the safety and well-being of offenders and staff, making it a critical issue for correctional institutions, yet little is known about NSSI adult women offenders. Fifty-six women residing in Canadian federal correctional institutions with a history of NSSI participated in semi-structured interviews to explore their behavior. More than two-thirds of the women interviewed reported engaging in NSSI as a method of coping with negative emotions. The most common emotions reported prior to engaging in NSSI were anger, depression, and anxiety. The most common event that preceded NSSI was interpersonal conflict. After self-injuring, women most commonly reported feelings of relief, followed by regret. Whereas many women described similar experiences with NSSI, this research suggests that NSSI is a complex behavior with many different motivations and precipitating factors, and that effective treatment should consider the individual's unique needs.

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 enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,483

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations20
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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