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Enregistrement W4353059294 · doi:10.1093/oxfordhb/9780197611272.013.20

Lived Experience Perspectives on Self-Injury

2023· book-chapter· en· W4353059294 sur OpenAlexaff
Penelope Hasking, Therese E. Kenny, Stephen P. Lewis

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLived experienceFeelingPerspective (graphical)PsychologyInclusion (mineral)Social psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although there have been many important gains in our understanding of self-injury over the past couple of decades, the majority of this research has emerged from the perspective of clinicians and researchers, overlooking the important insights provided by individuals who have lived experience of nonsuicidal self-injury (NSSI). To date, research has typically asked participants about their experiences rather than involving them as active participants in the research. While this has yielded a better understanding of NSSI, recovery, disclosure, and stigma, giving individuals with lived NSSI experience a more active role in research may inform what and how we study NSSI and may also benefit participants themselves (e.g., by fostering greater insight or feelings of contribution). There is a moral imperative to involve individuals with lived experience at all stages of research, as well as in clinical care and advocacy settings. In doing so, this chapter acknowledges the ethical challenges that may emerge, primarily protection of vulnerable persons and peoples and inclusion/representation of diverse experiences. These challenges, however, should not be a barrier to centering lived experience perspectives but, rather, should be acknowledged in order to improve the quality of NSSI research, treatment approaches, and advocacy initiatives.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,225 · 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'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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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