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Enregistrement W2140697877 · doi:10.1521/suli.2008.38.2.195

Changes in Suicide Methods in Quebec between 1987 and 2000: The Possible Impact of Bill C‐17 Requiring Safe Storage of Firearms

2008· article· en· W2140697877 sur OpenAlexaffabout
Jean Caron, M. Julien, Jean Hua Huang

Notice bibliographique

RevueSuicide and Life-Threatening Behavior · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGun Ownership and Violence Research
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteDouglas College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronerSuicide methodsSuicide ratesSuicide preventionDemographyInjury preventionPoison controlMedicineOccupational safety and healthMedical examinerHuman factors and ergonomicsMedical emergencyPsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents the changes in the overall and firearm suicide rates for Québec (Canada) before and after Bill C-17, which was implemented to secure safe storage of firearms. It covers 20,009 suicide cases reported to the coroner's office. Interrupted time series analysis is used to compare suicide rates in the two periods. Firearm suicide rates have dropped among males and females, but the downward trends were not significant when compared to those prior to the law. Hanging suicide rates have risen considerably among men and women, but those upward trends did not increase significantly when compared with those preceding the law. The decline in suicide rates involving firearms has not resulted in a parallel decline in overall suicide rates. The analyses suggest that Bill C-17 neither improved the downward trend in firearm suicide, which had already begun before the enactment of the law, nor reduced the upward trend of the overall suicide rate. Correlation analyses between firearm suicide, hanging suicide, and the overall suicide rate suggest that firearm suicide is replaced by hanging suicide among males.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,301 · 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'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

Citations24
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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