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Enregistrement W4213166818 · doi:10.1177/13634615221076424

Suicide in cultural context: An ecosocial approach

2022· editorial· en· W4213166818 sur OpenAlexaff
Laurence J. Kirmayer

Notice bibliographique

RevueTranscultural Psychiatry · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTypologyContext (archaeology)Embodied cognitionPoison controlSocial environmentThematic analysisSuicide preventionPsychologyMental healthSociologyDevelopmental psychologySocial psychologyQualitative researchPsychiatryMedicineSocial scienceAnthropologyEpistemologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

on suicide in cultural context. Developmental and social structural factors including exposure to violence, childhood abuse and privation, as well as intractable social problems that create psychic pain and a sense of entrapment have been shown to increase the risk of suicidal behavior. However, all of the major social determinants identified in suicide research are influenced or mediated by particular cultural meanings and contexts. To move beyond crude generalizations about suicide based on psychological theories developed mainly in Western contexts and culture-specific prototypes or exemplars, we need more fine-grained analysis of the experience of diverse populations. The articles in this issue provide clear illustrations of the impact of cultural and contextual factors in the causes of suicide, with implications for psychiatric research, theory, and practice. Cross-cultural research points to the possibility of developing a typology of social predicaments affecting specific sociodemographic groups and populations. This typology could be elaborated and applied in clinical and public health practice through an ecosocial approach that considers the ways that suicide is embodied and enacted in social systemic contexts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,307 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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