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Enregistrement W2320730110 · doi:10.1177/0093854812474427

Prevalence and Incidence of Nonsuicidal Self-Injury Among Federally Sentenced Women in Canada

2013· article· en· W2320730110 sur OpenAlexaffabout
Jenelle Power, Shelley L. Brown, Amelia M. Usher

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensMinistry of Community Safety and Correctional ServicesCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncidence (geometry)Injury preventionPoison controlSuicide preventionOccupational safety and healthMedicineHuman factors and ergonomicsPopulationDemographyPsychiatryPsychologyClinical psychologyMedical emergencyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonsuicidal self-injury (NSSI) is a complex behavior that is not uncommon in the general population, yet little is known about the prevalence of this behavior among incarcerated women. Two studies were conducted to determine the prevalence and incidence of NSSI in federally sentenced Canadian women. In Study 1, a mixed-methods design that included a qualitative interview and a written questionnaire with a sample of 150 incarcerated women was used. In Study 2, archival data were analyzed for a random sample of 400 incarcerated women. Results indicated lifetime prevalence rates of NSSI ranging from 24% to 38%. Incidence of self-injury in a federal institution over a 1-year period was found to be 3.6 per 27.4 person-years (i.e., number of years incarcerated). Both studies indicated that for the majority of women in both samples, NSSI was first initiated in the community, prior to incarceration in a federal correctional institution.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil0,778

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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