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Enregistrement W4205774310 · doi:10.1097/nmd.0000000000001481

Support Seeking in the Context of Self-Injury Recovery

2022· article· en· W4205774310 sur OpenAlexaff
Saha Meheli, Stephen P. Lewis

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Nervous and Mental Disease · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbarrassmentShameThematic analysisIntrapersonal communicationPsychologyContext (archaeology)Help-seekingOutreachInterpersonal communicationCoachingAgency (philosophy)Social psychologyApplied psychologyPsychotherapistMedical educationQualitative researchMedicineMental healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: A sample of 229 university students responded to open-ended questions for the present study, which aimed to gain a deeper understanding of lived experiences of support seeking in the context of self-injury recovery. Inductive thematic analysis of the responses indicated themes from two domains: the benefits of support seeking and the barriers to support seeking. The first domain highlighted benefits from both professional sources (such as receiving diagnosis and referrals to therapy, learning emotion regulation strategies, and developing an improved understanding of self) and informal sources (such as receiving tangible aid, having a support system, and having a compassionate space). The second domain indicated that barriers could be both intrapersonal (such as desire to continue nonsuicidal self-injury, embarrassment and shame, establishing agency without others' support, and minimizing self-injury) and interpersonal (such as fear of being stigmatized, concern for others, and unhelpful prior experiences) in nature. Implications for future research, outreach efforts, and clinical practice are discussed.

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)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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