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Enregistrement W4407085755 · doi:10.1080/00049530.2025.2456728

Voices for change: inclusion of lived experience self-injury research, practice, education, and advocacy

2025· article· en· W4407085755 sur OpenAlexaff
Penelope Hasking, Amanda Aiyana, Sophie Haywood, Kassandra Hon, Katrina Hon, Sylvanna Mirichlis, Kirsty Stewart, Adrienne Wilmot, Stephen P. Lewis

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilSuicide Prevention AustraliaAustralian Government
Mots-clésLived experienceInclusion (mineral)PsychologyField (mathematics)Social psychologyPedagogyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Despite gains in research knowledge, self-injury remains unduly and widely stigmatised. This can preclude people with lived experience from playing active and important roles in the field. In this paper, we discuss how people with lived experience can offer vital contributions in this regard. Method: Position paper based on narrative review. Results: According to the current and especially recent literature in the field, people with lived experience of self-injury can play significant roles as researchers, educators, clinicians, and advocates. Conclusion: Given the unique perspectives and strength people with lived experience of self-injury have to offer, their contributions to the field need to be harnessed and championed. This requires concerted efforts to address stigma and otherwise unhelpful discourses. In doing so, a more inclusive field with greater representation of people with lived experience can be realised. This, in turn, is conducive to advancing our understanding of self-injury and promoting the wellbeing of all people with such lived experience.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,370 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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