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Enregistrement W4385938124 · doi:10.1093/oxfordhb/9780197611272.013.29

NSSI in Older Adults

2023· book-chapter· en· W4385938124 sur OpenAlexaff
Lisa Van Hove, Imke Baetens, Chloe A. Hamza, Eva Dierckx, An Haekens, Lila Fieremans, Steven Vanderstichelen

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmObservational studyPsychologyEpidemiologyIntervention (counseling)PopulationInjury preventionHuman factors and ergonomicsClinical psychologyPoison controlSuicide preventionGerontologyMedicinePsychiatrySocial psychologyMedical emergencyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This chapter explores the epidemiology of nonsuicidal self-injury (NSSI) in older adults. It explains how a systematic review presents the risk and protective factors of NSSI among the elderly population, referencing the selection process of the Meta-Analyses and Systematic Reviews of Observational Studies in Epidemiology. Even though some findings are similar to NSSI research on adolescents and young adults, the experience of loss is specific to NSSI-related behaviors among older adults. The chapter then considers the distinction between suicidal intent and the directness of self-harm within the elderly population. It suggests conducting a longitudinal, cross-cultural design that distinguishes between the specific forms of self-harm to conduct an early intervention and prevent NSSI repetition.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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