States of Self as Agents of Self-Killing: An Egogram-based Suicide Note Analysis Study in Russia
Notice bibliographique
Résumé
The article presents findings of the egogram-based suicide note analysis, which was undertaken by three experts (MDs, PhDs, certified in TA) in a sample of 26 people (36 suicide notes) in Ryazan, Russia, in 2000 and 2017. The results of the study imply that the presuicidal intrapersonal activity is quite diverse and evolving, and may vary between those who complete suicide lethally and those who survive their suicide attempt. Lethal suicides were characterised by elevated levels of Adult and Adapted Child whereas non-lethal suicide attempts showed an apparent increase in Adapted Child and negative Controlling Parent levels. The authors inferred that suicidal individuals with serious lethal intent might maintain moderate levels of Adapted Child (suffering) so as to enable Adult to accumulate energy needed to perform a fatal suicide attempt. In attempted suicides, high levels of negative Controlling Parent targeting relevant others may diffuse the energy necessary for completion of suicide. Attempted suicide egograms were illustrative of the manipulative nature of the non-lethal suicide attempts, whereas completed suicides did not. Egograms of non-lethal suicide attempts and intoxicated completed suicides had similar distribution of ego state levels, which may reflect the effect of alcohol interfering with the activity of protective Parental substructures and strengthening the role of the negative Controlling Parent targeting either one’s inner self or relevant others.Citation - APA format:Shustov, D., Tuchina, O., Agibalova, T., & Zuykova, N. (2018). States of Self as Agents of Self-Killing: An Egogram-based Suicide Note Analysis Study in Russia. International Journal of Transactional Analysis Research & Practice, 9(1), 5-22. https://doi.org/10.29044/v9i1p5
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».