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Enregistrement W2138185089 · doi:10.3109/09638237.2012.734651

Suicide among East Asians in North America: A scoping review

2013· review· en· W2138185089 sur OpenAlexaffabout
Christina Han, John L. Oliffe, John S. Ogrodniczuk

Notice bibliographique

RevueJournal of Mental Health · 2013
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcculturationEthnic groupPopulationMainstreamSuicide preventionThematic analysisPoison controlGeographyQualitative researchMedicineDemographySociologyPolitical scienceEnvironmental healthSocial scienceAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Suicide is among the leading causes of death in North America for various age groups. Given the far-reaching impacts of suicide on families and societies, there is growing research on this phenomenon; yet, most focus primarily on mainstream populations (i.e. Caucasian, native-born Americans or Canadians) and/or aggregated population data. As a result cultural considerations within multi-cultural milieus and increasing globalization can be overlooked. AIMS: This scoping review reports findings drawn from 11 studies examining suicide among East Asian (EA) population in North America. METHOD: A web-based literature search was performed to identify original research articles published from January 2002 to December 2011, addressing suicide among EAs living in North America, specifically in the USA and Canada. RESULTS: Four prominent thematic findings were identified in the literature related to: (1) rates of suicidal ideation and behavior among EAs in North America; (2) acculturation; (3) family support and conflict; and (4) other cultural and ethnic considerations. CONCLUSIONS: Further research, particularly qualitative and/or mixed methods, is needed to provide a more complete understanding of suicide among this under-studied population. This article concludes with a list of recommendations for future research based on the review.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0120,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,329 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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