Impact of Negative Attribution Style on Non-Suicidal Self-Injurious Behavior among Homeless Individuals
Notice bibliographique
Résumé
Non-suicidal self-injurious behaviors have been examined by researchers for several decades (Klonsky et al., 2016). Negative attribution style is considered as a possible contributing factor in explaining non-suicidal self-injurious behaviors. The current study was carried out to explore the impact of negative attribution style on such behaviors among conveniently selected 300 homeless individuals from Khyber Pakhtunkhwa (KPK). The individuals were approached and briefed about the research and data collection procedure. The participants completed the Attributional Style Questionnaire and Ottawa Self-injury Inventory along with the demographic sheet. Negative attribution style was found to be positively related to non-suicidal self-injurious behaviors. The results revealed that this style positively predicted such behaviors among homeless individuals. Furthermore, it explained 13.1% variation in this type of behavior. Both subcategories of this attribution style positively predicted non-suicidal self-injurious behaviors. The results also revealed that stability explained 15.5% variation, whereas globality explained 9.6% variation in such behaviors. Moreover, the study revealed significant gender-based differences with respect to self-injurious behaviors. Strategies can be developed to target negative attribution styles and to promote positive ones. Psychosocial intervention targeting non-suicidal self-injurious behaviors can be used in this regard.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».