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Enregistrement W2104909746 · doi:10.1177/1049732315570134

On the Creative Edge

2015· article· en· W2104909746 sur OpenAlexafffund
Yukari Seko, Sean A. Kidd, David Wiljer, Kwame McKenzie

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyThematic analysisNarrativeContent analysisCreativitySocial mediaContent (measure theory)Qualitative researchApplied psychologySocial psychologySociologyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The last decade has witnessed an exponential growth in user-generated online content featuring Non-Suicidal Self-Injury (NSSI), including photography, digital video, poems, blogging, and drawings. Although the increasing visibility of NSSI content has evoked public concern over potential health risks, little research has investigated why people are drawn to create and publish such content. This article reports the findings from a qualitative analysis of online interviews with 17 individuals who produce NSSI content. A thematic analysis of participants' narratives identified two prominent motives: self-oriented motivation (to express self and creativity, to reflect on NSSI experience, to mitigate self-destructive urges) and social motivation (to support similar others, to seek out peers, to raise social awareness). Participants also reported a double-edged impact of NSSI content both as a trigger and a deterrent to NSSI.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,007

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 Opus0,779
Tête enseignante GPT0,672
Écart entre enseignants0,106 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations59
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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