Bibliographic record
Abstract
본 연구는 국외의 자해와 애착 변인 연구물들의 동향을 살펴보고, 자해에 대한 보다 깊이 있는 이해와 더불어 자해의 예방 및 상담을 위한 보다 실제적인 방향을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 2002년부터 2014년 사이에 발표된 국외 자해연구에서 애착 변인 연구와 관 련된 학술지 논문 13편을 발표년도, 학술지 유형, 대상과 연령, 자해/비자해, 자해 측정도구, 애착 측정도구, 주요결과에 따라 분석하였다. 분석 결과, 자해 측정도구로는 OSI(The Ottawa Self-Injury Inventory), SHI(Self-Harm Inventory), DSHI(Deliberate Self-Harm Inventory), 애착 측정도 구로는 ECR(Experiences in Close Relationship Scale), IPPA(Inventory of Parent and Peer Attachment) 가 주로 사용되었다. 애착 유형 중 불안애착과 회피애착이 자해와 연관이 있었고, 이러한 불안정 애착은 정서조절의 어려움과 취약한 스트레스 대처전략, 부정적인 정서와 연결되고, 나아가 자해의 위험요인이 되는 것으로 나타났다. 따라서 안정된 애착 경험을 통해 자해가 아닌 다른 건강한 대안을 선택하고 정서조절과 스트레스를 대처하도록 도울 필요가 있음을 제안하였다. 이러한 연구의 결과를 바탕으로 자해와 애착 변인의 중요한 시사점과 앞으로의 자해연구의 과제 등이 논의되었다.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".