Can CCTV identify people in public transit stations who are at risk of attempting suicide? An analysis of CCTV video recordings of attempters and a comparative investigation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Suicides incur in all public transit systems which do not completely impede access to tracks. We conducted two studies to determine if we can reliably identify in stations people at risk of suicide in order to intervene in a timely manner. The first study analysed all CCTV recordings of suicide attempters in Montreal underground stations over 2 years to identify behaviours indicating suicide risk. The second study verified the potential of using those behaviours to discriminate attempters from other passengers in real time. METHODS: First study: Trained observers watched CCTV video recordings of 60 attempters, with 2-3 independent observers coding seven easily observable behaviours and five behaviours requiring interpretation (e.g. "strange behaviours," "anxious behaviour"). Second study: We randomly mixed 63 five-minute CCTV recordings before an attempt with 56 recordings from the same cameras at the same time of day, and day of week, but when no suicide attempt was to occur. Thirty-three undergraduate students after only 10 min of instructions watched the recordings and indicated if they observed each of 13 behaviours identified in the First Study. RESULTS: First study: Fifty (83%) of attempters had easily observable behaviours potentially indicative of an impending attempt, and 37 (61%) had two or more of these behaviours. Forty-five (75%) had at least one behaviours requiring interpretation. Twenty-two witnesses attempted to intervene to stop the attempt, and 75% of attempters had behaviours indicating possible ambivalence (e.g. waiting for several trains to pass; trying to get out of the path of the train). Second study: Two behaviours, leaving an object on the platform and pacing back and forth from the yellow line (just before the edge of the platform), could identify 24% of attempters with no false positives. The other target behaviours were also present in non-attempters. However, having two or more of these behaviours indicated a likelihood of being at risk of attempting suicide. CONCLUSIONS: We conclude that real time observations of CCTV monitors, automated computer monitoring of CCTV signals, and/or training of drivers and transit personnel on behavioural indications of suicide risk, may identify attempters with few false positives, and potentially save lives.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».