The Scope of Nonsuicidal Self-Injury on YouTube
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Nonsuicidal self-injury, the deliberate destruction of one's body tissue (eg, self-cutting, burning) without suicidal intent, has consistent rates ranging from 14% to 24% among youth and young adults. With more youth using video-sharing Web sites (eg, YouTube), this study examined the accessibility and scope of nonsuicidal self-injury videos online. METHODS: Using YouTube's search engine (and the following key words: "self-injury" and "self-harm"), the 50 most viewed character (ie, with a live individual) and noncharacter videos (100 total) were selected and examined across key quantitative and qualitative variables. RESULTS: The top 100 videos analyzed were viewed over 2 million times, and most (80%) were accessible to a general audience. Viewers rated the videos positively (M = 4.61; SD: 0.61 out of 5.0) and selected videos as a favorite over 12 000 times. The videos' tones were largely factual or educational (53%) or melancholic (51%). Explicit imagery of self-injury was common. Specifically, 90% of noncharacter videos had nonsuicidal self-injury photographs, whereas 28% of character videos had in-action nonsuicidal self-injury. For both, cutting was the most common method. Many videos (58%) do not warn about this content. CONCLUSIONS: The nature of nonsuicidal self-injury videos on YouTube may foster normalization of nonsuicidal self-injury and may reinforce the behavior through regular viewing of nonsuicidal self-injury-themed videos. Graphic videos showing nonsuicidal self-injury are frequently accessed and received positively by viewers. These videos largely provide nonsuicidal self-injury information and/or express a hopeless or melancholic message. Professionals working with youth and young adults who enact nonsuicidal self-injury need to be aware of the scope and nature of nonsuicidal self-injury on YouTube.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».