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Enregistrement W3211894796 · doi:10.1002/jclp.23277

A longitudinal examination of predictors of nonsuicidal self‐injury disclosures among university students

2021· article· en· W3211894796 sur OpenAlexafffund
Ariana C. Simone, Chloe A. Hamza

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyContext (archaeology)Clinical psychologyLongitudinal studySelf-disclosureSuicide preventionHuman factors and ergonomicsInjury preventionPoison controlMedicineSocial psychologyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: There is a paucity of longitudinal research on predictors of disclosures of nonsuicidal self-injury (NSSI) among emerging adults. However, understanding the factors that facilitate disclosure is critical, as disclosure may serve as a first step in accessing care. To address this gap, the present study examined predictors of prospective NSSI disclosures in a postsecondary student sample. METHODS: = 17.96; 74.9% women) reported on several potential predictors of NSSI disclosure, and their disclosure history at baseline and 4- and 8-month follow-ups. RESULTS: It was found that 22% of students reported disclosing NSSI during the first year of university; students who had previously disclosed, and who reported greater NSSI severity, were more likely to disclose over time. CONCLUSION: Results of the present study suggest that disclosures often occur in the postsecondary context, and students who disclose NSSI may engage in more severe NSSI behaviours.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,579

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,359 · 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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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