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Enregistrement W4323922271 · doi:10.1080/07481187.2023.2186537

Individuals with higher suicide risk showed more anger and disgust during rest

2023· article· en· W4323922271 sur OpenAlexaff
Chao Hu, Haotian Zhang, Lindsey A. Short, Shuhua Hu

Notice bibliographique

RevueDeath Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensRedeemer University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAngerDisgustRest (music)PsychologyClinical psychologySuicide preventionSuicide RiskFacial expressionPoison controlInjury preventionHuman factors and ergonomicsPsychiatryMedicineInternal medicineMedical emergencyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research showed that suicide risk was associated with the anger trait and the facial expression of anger when advising on life dilemmas. We investigated if suicide risk was associated with the facial expression of anger during rest, a state when individuals often reflect upon their lives. Participants took a 1-min rest before being assessed for suicide risk. We measured 147 participants' frontal-view facial expressions during their rest 1475-3694 times using automated facial expression analysis technology. Participants' suicide risk was significantly positively correlated with their anger and disgust during the rest, which may be related to psychological pain and death-related thoughts among individuals with suicide risk. Therefore, rest for clinical patients should not be seen simply as a "rest" for the mind. Rather, for counselors, rest may open a window to look into patients' inner thoughts that may be important to their lives.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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