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Enregistrement W2773157423 · doi:10.1177/1054137317742560

Exploring Aspects of Health and Well-Being in Siblings of Young Homicide Victims

2017· article· en· W2773157423 sur OpenAlexaff
Susan L. Tasker, Kenneth E. Wright

Notice bibliographique

RevueIllness Crisis & Loss · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensIsland HealthUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomicidePsychologyFeelingSiblingDistressLife satisfactionSuicide preventionInjury preventionPoison controlMedicineDevelopmental psychologyClinical psychologySocial psychologyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anecdotal report and a scant literature suggest homicide has lasting effects on the health and well-being of siblings of homicide victims. However, sample and other methodological problems make it difficult to claim these effects. It also makes it difficult to attribute these effects to a sibling’s homicide versus other distressing life events. We compared 67 siblings of homicide victims with 80 comparison siblings on aspects of general health and well-being. Similar occupation types and levels of income, education, general health perception, and self-worth were found. The Homicide Group reported significantly higher levels of subjective distress and school/work absences in the past 3 months due to feeling unwell, and significantly less social support and life satisfaction. This study contributes to the literature by adding a larger sample on the issue of siblings of homicide victims and including a Comparison Group. Findings advance understanding of homicide’s effects on siblings of homicide victims.

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)0,001
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 enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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