Notice bibliographique
Résumé
Suicide and non-fatal suicidal behavior are major public health problems across the world: approximately 1 million people worldwide die by suicide each year. In fact, the number of lives lost through suicide exceeds the number of deaths due to homicide and war combined. Beyond the tragedy of life lost, there is the devastating human cost to family, friends, and colleagues, a cost carried forward with lasting impacts and lifelong repercussions. Suicide is injurious, both deeply and widely. Several studies have identified a link between suicide and occupation (1), including the healthcare professions and our own profession. The rate of suicide in the veterinary profession has been pegged as close to twice that of the dental profession, more than twice that of the medical profession (2), and 4 times the rate in the general population (3). No matter where we live, what we do, and what our state of the world, we share the common experiences of joy and sadness, face strife and hardship, and struggle to meet life’s challenges. Sometimes “the stuff of life” can pile up, leaving us overwhelmed, depressed, and feeling alone. It can even push us over the edge to thoughts of suicide. The 2012 CVMA National Survey Results on the Wellness of Veterinarians (n = 769) found that 19% of respondents had seriously thought about suicide and 9% previously attempted suicide (4). Of those who had seriously thought about it (n = 135), 49% felt they were still at risk to repeat. The risk is real. The numbers are compelling. As Halliwell and Hoskin (2) indicate, “We must develop a greater awareness within the veterinary profession of the issue of suicide, and of the predisposing signs and of the warning signs. There is ample evidence that bringing these issues out into the open, rather than bottling them up, is of great assistance in preventing suicides.” Although the stigma associated with suicide has been an important barrier to discussing the issue (5), we need to open the dialogue in the hope that with increased awareness we can reduce the numbers — and stem the tragedy. It’s time we talk about it.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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.
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 ».