Investigating How People Who Self-harm Evaluate Web-Based Lived Experience Stories: Focus Group Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The positive and negative effects of interacting with web-based content on mental health, and especially self-harm, are well documented. Lived experience stories are one such type of static web-based content, frequently published on health care or third-sector organization websites, as well as social media and blogs, as a form of support for those seeking help via the web. OBJECTIVE: This study aimed to increase understanding about how people who self-harm engage with and evaluate web-based lived experience stories. METHODS: Overall, 4 web-based focus groups were conducted with 13 people with recent self-harm experience (aged 16-40 years). In total, 3 example lived experience stories were read aloud to participants, who were then asked to share their reactions to the stories. Participants were also encouraged to reflect on stories previously encountered on the web. Data were analyzed thematically. RESULTS: Overall, 5 themes were generated: stories of recovery from self-harm and their emotional impact, impact on self-help and help-seeking behaviors, identifying with the narrator, authenticity, and language and stereotyping. CONCLUSIONS: Lived experience stories published on the web can provide a valuable form of support for those experiencing self-harm. They can be motivating and empowering for the reader, and they have the potential to distract readers from urges to self-harm. However, these effects may be moderated by age, and narratives of recovery may demoralize older readers. Our findings have implications for organizations publishing lived experience content and for community guidelines and moderators of web-based forums in which users share their stories. These include the need to consider the narrator's age and the relatability and authenticity of their journey and the need to avoid using stigmatizing language.
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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».