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Enregistrement W4413377844 · doi:10.22541/au.175533675.50865109/v1

The Disclosure of Non-Suicidal Self-Injury: A Qualitative Dyadic Study

2025· article· en· W4413377844 sur OpenAlexaff
Kassandra Hon, Stephen P. Lewis, Mark Boyes, Penelope Hasking

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-disclosurePsychologyQualitative researchSocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives : The disclosure of non-suicidal self-injury (NSSI) can be critical in facilitating recovery and preventing future NSSI, thus understanding the disclosure process is important. However, the disclosure of NSSI has traditionally been studied through an individual perspective, which falls short of capturing its true interpersonal nature. To address this gap, the current study aimed to qualitatively explore the experience of NSSI disclosure from both the discloser and their recipient’s perspectives. Methods : We conducted semi-structured interviews with 12 dyads ( N = 24, age = 18–45, 78% female) and analysed data using the framework method. Results : Seven themes were present across three stages of the disclosure process: the antecedent factors (relational factors, function of disclosures, anticipated reactions), the disclosure event (social reaction, emotional experience), and the perceived outcome of the disclosure (relational impact, intrapersonal growth). Conclusion : The findings position NSSI disclosures as a relational process wherein disclosers and recipients continuously draw on interpersonal factors to interpret and find meaning in their experiences with the disclosure. The insights from the current study offer important clinical implications for improving support in informal contexts, extend theoretical models of disclosure by accounting for dyadic processes, and demonstrate the methodological value of capturing the disclosure experience from a dyadic perspective.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,386 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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