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Enregistrement W2898178016 · doi:10.1080/09515070.2018.1536647

Peer reactions to non-suicidal self-injury disclosures: a thematic analysis

2018· article· en· W2898178016 sur OpenAlexaffabout
Brianne L. Gayfer, Jasmine C. Mahdy, Stephen P. Lewis

Notice bibliographique

RevueCounselling Psychology Quarterly · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisPsychologyDemographicsClinical psychologyDating violenceSelf-disclosureQualitative researchPeer supportPeer groupSuicide preventionDevelopmental psychologyPoison controlSocial psychologyPsychiatryMedicineDomestic violence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emerging adults who engage in non-suicidal self-injury (NSSI) tend to share such experiences with peers. Thus, peers may represent a vital avenue for accessing recovery support and further help (e.g. encouraging professional help-seeking). With little known about how university students respond to NSSI disclosures from peers, the present study attempted to examine these experiences from the vantage point of disclosure recipients. Responses were gathered from a sample of undergraduate students who received an NSSI disclosure from a friend. Specifically, 104, primarily white female, emerging adults (M = 18.29 years of age, SD = .80) were recruited from a Canadian university. Demographics and open-ended questions asking about experiences receiving an NSSI disclosure from a friend were collected via online survey. Responses to the open-ended qualitative questions were examined using a thematic analysis. Responses fell broadly into four domains (intense emotional reactions, supportive responding, impact on peer relationship, and perceived insight about NSSI), which were each composed of two to four themes. Overall, findings point to several implications for researchers (e.g. developing accessible resources for peers of those who self-injure) and counselors (e.g. helping people who self-injure to understand the reactions of their peers).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,335 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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