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Enregistrement W3013224904 · doi:10.1027/0227-5910/a000667

Suicide Prevention in the Americas

2020· article· en· W3013224904 sur OpenAlexaffabout
Morton M. Silverman, Loraine Barnaby, Brian L. Mishara, Daniel J. Reidenberg

Notice bibliographique

RevueCrisis · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyCaribbean regionLatin AmericansPopulationPsychological interventionSocioeconomicsEconomic growthPolitical scienceDemographyMedicineSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Americas encompass the entirety of the continents of North America and South America, representing 49 countries. Together, they make up most of Earth's western hemisphere. The population is over 1 billion (2006 figure), with over 65 % living in one of the three most populated countries (the United States, Brazil, and Mexico). The Americas have low-, middle-, and high-income countries. Data from this region have not been readily and consistently available. There are several English-speaking Caribbean nations and countries in South America that have not had updated information. This chapter will focus on suicide prevention within North America (United States and Canada), some countries in the Caribbean region, and some countries in South America. Guyana, Suriname, and Trinidad and Tobago have severe issues with pesticide suicide, with average rates of 44.2 (global rank 1); 27.8 (global rank 5) and 13.0 (global rank 41) per 100,000 respectively. Jamaica, however, had one of the lowest rates: 1.2 per 100,000 (global rank 166). General, regional, and country-specific prevention proposals are suggested, highlighting intersectoral, private collaboration, attention to at-risk persons, substance abuse and mental health interventions, training, and reducing access to lethal means.

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 enseignants0,600
Score d'incertitude au seuil0,926

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)0,0010,001

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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