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Enregistrement W4324366465 · doi:10.1016/j.fsiml.2023.100118

Aircraft-assisted suicide: The rarity of attempts, ideation, or underreporting?

2023· article· en· W4324366465 sur OpenAlexaffabout
Gary Chaimowitz, Elizabeth Garside, Heather M. Moulden, Harry Karlinsky

Notice bibliographique

RevueForensic Science International Mind and Law · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeationSuicidal ideationSuicide ideationPsychologyHistoryForensic engineeringGeographySuicide preventionMedicineMedical emergencyPoison controlEngineeringCognitive science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Aircraft-assisted suicide is a rare but serious event, with immediate consequences for the pilot, crew, and passengers. The overt linkage between mental illness and suicidal behaviour is well-known, however, the infrequency of these events in the context of aviation, coupled with poor record-keeping and reluctance to disclose, likely disguises the true extent of mental illness among pilots. One critical research gap in Canada has been the lack of investigation of crashes linked to suicide or a mental disorder. Research on aircraft-assisted suicide will address the key issues of pilots’ reluctance to disclose, report, and seek mental health services. Our study investigates the frequency of aircraft-assisted suicide in Canada, reviews current medical standards, and discusses preventative interventions to manage future risk. Materials and methods: Our study examined investigations and reports conducted by the Transport Safety Board to explore the frequency of aircraft-assisted suicide over a ten year period. Results: Aircraft-assisted suicides in Canada are rare, however, mentally ill pilots involved in fatal crashes are likely underestimated. Our study highlights key barriers in aviators’ disclosure of mental health symptoms, an ineffective screening process, and a consequence-based system that deters pilots from their duty to report. Discussion: our investigative analysis addresses key limitations in screening of mentally ill pilots, explores current medical standards and aeromedical exams, infrequency of fitness assessments, and demonstrates the critical need for continuous evaluation of pilots in this safety-sensitive occupation. Conclusion: The current paper addresses the need for continuous evaluation of pilot’s mental health and a more rigorous screening process to accurately identify suicide risk in pilots and prevent aircraft-assisted suicide.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,145
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,145
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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