Do regional suicide rates predict reproductive fitness among those with mental health conditions? Presenting operational calibrations for testing the theory of psychological aposematism
Notice bibliographique
Résumé
Psychological aposematism suggests that suicide operates as a conditioning mechanism for society. If bereavement and economic impacts from several suicides under similar contexts are experienced by a community, that community may be prompted to alleviate said contexts. This process may prove evolutionarily adaptive if translating into the relief of low-fitness contexts for suicidal individuals. A prediction of this theory is that geographical regions with higher suicide rates will exhibit higher reproductive fitness among those who suffer from suicidality or mental illness. This hypothesis is examined using limited data, from a combination of Statistics Canada data sources. The provinces of Canada (n = 10) were used across 2 time-points (2016 and 2021 Census cycles) to explore and calibrate possible statistical tests of the stated hypothesis. Suicide rates preceding Census years were used to predict changes in reproduction among those reporting a mental health condition versus those reporting no mental health condition. Several operationalisations of stated concepts were used, with favourability of results being judged by the degree of agreement between differential approaches (referred to as coherency). Some observed data patterns appear favourable towards the given hypothesis, though results are not statistically significant and are not always coherent with results observed under differential operationalisations. Results will receive continued re-evaluation as new Census and suicide rate data become available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».