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Enregistrement W4386245841 · doi:10.1177/00332941231197161

Function of Nonsuicidal Self-Injury Among Iranian University Students: A Factor Structure Analysis

2023· review· en· W4386245841 sur OpenAlexafffund
Maryam Gholamrezaei, Nancy L. Heath, Guillaume Elgbeili, Liane C. Pereira, Leili Panaghi, Laurianne Bastien

Notice bibliographique

RevuePsychological Reports · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensDouglas CollegeMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésIntrapersonal communicationPsychologyClinical psychologyInterpersonal communicationContext (archaeology)DistressDevelopmental psychologyExploratory factor analysisSample (material)Poison controlSocial psychologyPsychometricsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emerging non-Western studies indicate new patterns in the functionality of nonsuicidal self-injury (NSSI) warranting further investigation in different cultures. The current study aims to investigate the function (etiology and underlying mechanism) of NSSI among a sample of university students in Tehran, Iran, using the Inventory of Statements About Self-Injury (ISAS). The ISAS was administered to 63 students who self-injured (52.4% female; M age = 22.15). An exploratory factor analysis using the Bayesian estimation method was conducted. A three-factor model of NSSI functions emerged including an intrapersonal factor representing within-self functions (e.g., self-punishment); a social identification factor consisting of functions establishing a sense of self/identity (e.g., peer bonding); and a communication factor representing an influencing/communicating functionality (e.g., marking distress). Intrapersonal and social identification factors were associated with greater severity of NSSI method and increased anxiety. Findings support the use of the ISAS among an Iranian sample and revealed additional patterns beyond the commonly referenced two-factor model (intrapersonal and interpersonal functions) in a culturally novel sample. The results are situated within the sample’s sociocultural context.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,327 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission2
Résumé présentoui

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