What Hindu <i>Sati</i> can teach us about the sociocultural and social psychological dynamics of suicide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract By leveraging the case of Hindu sati, this paper elucidates the ways in which structure and culture condition suicidal behavior by way of social psychological and emotional dynamics. Conventionally, sati falls under Durkheim's discussion of altruistic suicides, or the self‐sacrifice of underindividuated or excessively integrated peoples like widows in traditional societies. In light of the fact that Durkheim's interpretation was based on uneven data, nineteenth century Eurocentric beliefs, and a theoretical framework that can no longer resist modification and elaboration, by reconsidering sati it is possible to sketch a new model that strengthens Durkheim's theory by making it more robust and generalizable. The following model is built on five principles. First, integration and regulation are not distinct causal forces, but overlapping contextual conditions. Second, to better explain the variation in suicidality across time and space, we must also pay attention to culture as it provides the underlying meanings of suicide that can increase the odds a person or class of persons become suicidal or are protected against suicidality. Third, structure still matters, but in many cases, the role power and power‐differentials play must be considered. Fourth, understanding why and how people choose suicide depends on incorporating identity and status processes. Fifth, because the expression of social emotions like shame are patterned by structural and cultural conditions, to understand how suicidality is socioculturally patterned we must further explore the link between identity/status, social emotions, and structure and culture.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».