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Enregistrement W2417445074 · doi:10.1027/0227-5910/a000398

Cluster Analysis of Characteristics of Persons Who Died by Suicide in the Montreal Metro Transit

2016· article· en· W2417445074 sur OpenAlex
Cécile Bardon, Louis‐Philippe Côté, Brian L. Mishara

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCrisis · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCluster (spacecraft)Transit (satellite)Metropolitan areaGeographySuicide preventionSuicide methodsPoison controlMedicineEnvironmental healthDemographyGerontologyTransport engineeringPublic transportSuicide ratesEngineeringSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Suicides occur in metro systems worldwide and patterns vary in different urban transit networks. AIMS: This study presents an in-depth analysis of 117 suicides in the Montreal Metro from 2000 to 2008 based on data obtained from coroners' investigations. METHOD: Cluster analyses were performed to identify characteristics of groups of people who kill themselves in the Montreal Metro. We also compared changes in characteristics with data from 1986 to 1995. RESULTS: We identified five clusters of suicidal persons that describe patterns of characteristics of individuals who died by suicide in the metro that may be useful for prevention. Comparisons of suicides during 2000-2008 with data from a previous study of coroners' investigations of Montreal Metro suicides during 1986-1995 indicate changes in age, isolation, types of problems, and geographic patterns. CONCLUSION: Characteristics of metro suicides may be specific to localities and can change over time. Their understanding may facilitate the development of prevention strategies tailored to these different profiles.

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.

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 enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,279 · 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