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Enregistrement W2785959012 · doi:10.1177/0093854818754609

Attempted Suicide: A Multilevel Examination of Inmate Characteristics and Prison Context

2018· article· en· W2785959012 sur OpenAlexaff
Bryce E. Stoliker

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrisonOddsContext (archaeology)Suicide preventionMental healthPoison controlPsychologyWitnessPsychiatryInjury preventionHuman factors and ergonomicsMultilevel modelPopulationOccupational safety and healthClinical psychologyMedicineCriminologyMedical emergencyLogistic regressionEnvironmental healthPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Correctional institutions in the United States witness higher rates of suicide compared with the general population, as well as a higher number of attempted suicides compared with completed cases. Prison research focused little attention on investigating the combined effects of inmate characteristics and prison context on suicide, with studies using only one level of analysis (prison or prisoner) and neglecting the nested nature of inmates in prisons. To extend this literature, multilevel modeling techniques were employed to investigate individual- and prison-contextual predictive patterns of attempted suicide using a nationally representative sample of 18,185 inmates in 326 prisons across the United States. Results revealed that several individual-level factors predicted odds for attempted suicide, such as inmate characteristics/demographics, prison experiences, having a serious mental illness, and symptoms of mental health issues. Some prison-contextual variables, as well as cross-level interaction effects, also significantly predicted odds for attempted suicide. Policy and research implications are discussed.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations48
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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