Association of Geomagnetic Disturbances and Suicide Attempts in Taiwan, 1997–2013: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A previous study in Japan found that monthly mean K index values were related to the monthly number of male, but not female, suicides. Correlations between geomagnetic disturbances and suicide/depression have also been reported in countries such as Canada, South Africa, Finland, Australia, Russia, and Japan. We have previously shown that stronger geomagnetism is linked to a higher standardized mortality ratio for suicide. To date, however, no published studies have reported the correlation between geomagnetic disturbances and suicide attempts in Taiwan. METHODS: Data on the monthly number of suicide attempts in Taiwan from January 1997 to December 2013 were obtained. We performed a multivariable analysis, with the number of suicide attempts as the response variable and monthly Kp10 index, F10.7 index, sulfur dioxide, carbon monoxide, ozone, fine particulate matter (PM2.5), temperature, humidity, unemployment rate, and cosmic rays as the explanatory variables. RESULTS: The multivariable analysis showed that Kp10 index, temperature, humidity, unemployment rate, and cosmic rays were associated with the number of male suicide attempts and that Kp10 index, F10.7 index, carbon monoxide, temperature, humidity, and unemployment rate were associated with the number of female suicide attempts. CONCLUSION: This is the first article reporting statistically significant relationships between the monthly number of male and female suicide attempts and the monthly mean Kp10 value in Taiwan.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».