MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402429816 · doi:10.1016/s2468-2667(24)00152-x

The effect of economic downturn, financial hardship, unemployment, and relevant government responses on suicide

2024· review· en· W4402429816 sur OpenAlexaff
Mark Sinyor, Morton M. Silverman, Jane Pirkis, Keith Hawton

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Public Health · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnemploymentRecessionGovernment (linguistics)EconomicsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Financial crisisDemographic economicsMedicineLabour economicsEconomic growthKeynesian economicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Economic circumstances and related factors, including unemployment and poverty, can have substantial effects on suicide rates. This relationship applies in all countries, irrespective of their World Bank income status or level of development. Therefore, means of mitigating such influences are essential components of strategies to reduce suicides. In this Series paper, we consider examples of such initiatives, including national policies to try to reduce the effect of economic downturns, efforts to maintain employment and avoid damaging austerity measures, maintenance of reasonable minimum wage levels, and specific policies to assist those most affected by poverty. We also highlight upstream measures such as investment in transport infrastructure, industries, and retraining programmes. Positive public health messaging that encourages coping, together with discouragement of media stories with messages that could contribute to hopelessness in those experiencing economic difficulties, can also be important components of strategies to try to reduce the effect of economic downturn on 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 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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,683
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeSans objet
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

Citations49
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Lancet Public HealthMême sujetEmployment and Welfare StudiesTravaux en français237 207