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Enregistrement W3187991249 · doi:10.1080/07448481.2021.1961782

Educational stakeholders’ attitudes and knowledge about nonsuicidal self-injury among university students: A cross-national study

2021· article· en· W3187991249 sur OpenAlexaffabout
Chloe A. Hamza, Kealagh Robinson, Penelope Hasking, Nancy L. Heath, Stephen P. Lewis, Elizabeth E. Lloyd‐Richardson, Janis Whitlock, Marc Wilson

Notice bibliographique

RevueJournal of American College Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphMcGill UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthStigma (botany)PsychologySuicide preventionOccupational safety and healthHuman factors and ergonomicsPoison controlInjury preventionMedical educationMental illnessMedicinePsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonsuicidal self-injury (NSSI) is a commonly occurring, yet historically poorly understood, mental health concern among post-secondary students. The present study sought to identify the current knowledge needs of university stakeholders to inform training efforts around effective NSSI response and student support on university campuses. Participants were 1,762 university students, staff, and student-staff (77% female) from seven universities in Canada, the USA, New Zealand, and Australia. Participants completed an online survey about their attitudes and knowledge of both general mental health and NSSI. University stakeholders reported significantly greater stigma toward NSSI than mental illness in general. Student-staff reported greater perceived knowledge and comfort, and demonstrated greater knowledge of NSSI, than students and staff. Findings underscore the need for additional training and resources to reduce stigma and increase knowledge about NSSI on university campuses internationally.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,354 · 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'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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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