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Enregistrement W2782687210 · doi:10.25071/ryr.v3i0.40423

Nunavut Youth Suicide Prevention

2016· article· en· W2782687210 sur OpenAlexaboutno aff
Halime Çelik

Notice bibliographique

RevueRevue YOUR Review (York Online Undergraduate Research) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)PopulationMainlandSuicide preventionSuicide ratesPoison controlEnvironmental healthGeographyDemographyPolitical scienceMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“If the populations of ‘mainland’ Canada, Denmark and the United States had suicide rates comparable to those of their Inuit populations, national emergencies would be declared” (Upaluk Poppel, 2005). Nunavut has the highest rate of youth suicide in Canada, and yet there are very few resources allocated to solving this problem. From 1993 to 1997, the suicide rate in Nunavut was 88 people per 100,000, compared with 13 for the rest of Canada. The suicide rates for Inuit men in Nunavut are ten times higher than the national rate in Canada. Inuit youth end their lives for various reasons, some of which are preventable. This research investigates the potential causes of suicide in Nunavut and analyzes various factors such as colonization, residential schooling, poor parenting, violence, and alcohol abuse. Initiatives by both government and non-governmental organizations have been aimed at lowering suicide rates by, for example, limiting the means of suicide. Suicide rates in the UK were drastically reduced when the government replaced the use of toxic coal with non-toxic natural gas for domestic use, so people could no longer poison themselves by putting their heads in the gas ovens. I argue that, although this may be a way to reduce suicide rates, it is a temporary solution which does not address the root causes of the problem. I make policy recommendations for some of the problems that the Nunavut population currently faces.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,171
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,274 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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