Wiser Reasoning and Less Disgust Have the Potential to Better Achieve Suicide Prevention
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Background: High school and university teachers need to advise students against attempting suicide, the second leading cause of death among 15–29-year-olds. Aims: To investigate the role of reasoning and emotion in advising against suicide. Method: We conducted a study with 130 students at a university that specializes in teachers' education. Participants sat in front of a camera, videotaping their advising against suicide. Three raters scored their transcribed advice on "wise reasoning" (i.e., expert forms of reasoning: considering a variety of conditions, awareness of the limitation of one's knowledge, taking others' perspectives). Four registered psychologists experienced in suicide prevention techniques rated the transcripts on the potential for suicide prevention. Finally, using the software Facereader 7.1, we analyzed participants' micro-facial expressions during advice-giving. Results: Wiser reasoning and less disgust predicted higher potential for suicide prevention. Moreover, higher potential for suicide prevention was associated with more surprise. Limitations: The actual efficacy of suicide prevention was not assessed. Conclusion: Wise reasoning and counter-stereotypic ideas that trigger surprise probably contribute to the potential for suicide prevention. This advising paradigm may help train teachers in advising students against suicide, measuring wise reasoning, and monitoring a harmful emotional reaction, that is, disgust.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».