Exploring Voluntary Disclosure of Non‐Suicidal Self‐Injury: A Thematic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Voluntary disclosure of Non‐Suicidal Self‐Injury (NSSI) refers to instances when an individual chooses to share with another person that they have self‐injured. To date, the processes involved in deciding to disclose NSSI are not well understood from a lived experience perspective. The aim of this qualitative study was to explore lived experience perspectives of the decision to voluntarily disclose NSSI. Fifteen semi‐structured interviews were conducted with university students who were aged between 18 and 25 ( M = 20.33, SD = 1.88), with 11 identifying as female. All participants had previously disclosed their NSSI to at least one other person. The interview transcripts were analysed using reflexive thematic analysis. Several themes were identified including: The Value of Trust in Disclosure, Take Context into Account, Support for one and for all, Disclosing in the face of fear, Selective Sharing, and Perceptions of Disclosure. The findings of this study highlight the multifaceted and ongoing nature of voluntary NSSI disclosure decision‐making. In particular, NSSI disclosure decision‐making was grounded within a strong value system and shaped by proximal as well as distal contextual factors. The opportunity to receive support or to help others appears of particular importance, despite significant barriers to NSSI disclosure.
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 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 | 0,032 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».