Googling for Suicide–Content and Quality Analysis of Suicide-Related Websites: Thematic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Suicide represents a public health concern, imposing a dramatic burden. Prosuicide websites are "virtual pathways" facilitating a rise in suicidal behaviors, especially among socially isolated, susceptible individuals. OBJECTIVE: The aim of this study is to characterize suicide-related webpages in the Italian language. METHODS: The first 5 most commonly used search engines in Italy (ie, Bing, Virgilio, Yahoo, Google, and Libero) were mined using the term "suicidio" (Italian for suicide). For each search, the first 100 webpages were considered. Websites resulting from each search were collected and duplicates deleted so that unique webpages could be analyzed and rated with the HONcode instrument. RESULTS: A total of 65 webpages were included: 12.5% (8/64) were antisuicide and 6.3% (4/64) explicitly prosuicide. The majority of the included websites had a mixed or neutral attitude toward suicide (52/64, 81.2%) and had informative content and purpose (39/64, 60.9%). Most webpages targeted adolescents as an age group (38/64, 59.4%), contained a reference to other psychiatric disorders or comorbidities (42/64, 65.6%), included medical/professional supervision or guidance (45/64, 70.3%), lacked figures or pictures related to suicide (41/64, 64.1%), and did not contain any access restraint (62/64, 96.9%). The major shortcoming to this study is the small sample size of webpages analyzed and the search limited to the keyword "suicide." CONCLUSIONS: Specialized mental health professionals should try to improve their presence online by providing high-quality material.
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 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 | 0,022 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».