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Enregistrement W4229917253 · doi:10.5172/hesr.2013.3864

“I had a lot of anger and that’s what kind of led me to cutting myself”: Employing a social stress framework to explain why some homeless women self-injure

2014· article· en· W4229917253 sur OpenAlexaff
Laura Huey, Danielle Hryniewicz, Georgios Fthenos

Notice bibliographique

RevueHealth Sociology Review · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAngerStressorPsychologyQualitative researchSelfGerontologyProject commissioningPsychology of selfSocial psychologySocial supportLife course approachClinical psychologyDevelopmental psychologyPublishingSociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this article is to address three research questions that are important for understanding selfinjuring behaviors among homeless women: (1) Do homeless women self-injure? (2) If so, do the correlates of self-injuring behavior among homeless women in our self-injuring group differ in type from stressors experienced by homeless women who do not self-injure? (3) Do women who have engaged in self-injuring experience a greater number of significantly stressful events than those who do not? To answer these questions, we draw on data from the 55 in-depth qualitative interviews conducted in Manchester and Liverpool, UK. What our research demonstrates is that self-injury occurs and, in our sample, is linked not only to age and length of homelessness, but also to experiences of childhood trauma. Women in our sample who have engaged in self-injuring behaviors were also found to have experienced three or more significant stressors over their life course.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,336 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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