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Record W2292107877

Profil des personnes décédées par suicide dans la région de Montréal, 2007-2009

2012· article· fr· W2292107877 on OpenAlexaboutno aff
Janie Houle, Catherine Guillou-Ouellette

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicSuicide and Self-Harm Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceCoronerPoison controlGeographyArtSuicide preventionMedicineMedical emergency
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La région de Montréal est celle qui compte le plus grand nombre de décès par suicide de la province, soit environ 200 suicides par année. La métropole est vaste, multiculturelle et composée d’une mosaïque de quartiers aux populations très différentes. Ces quartiers sont regroupés en douze territoires de CSSS (centres de santé et de services sociaux) possédant chacun leur propre structure et leur offre de services particuliers. Les CSSS ont la responsabilité de mettre en œuvre, en collaboration avec leurs partenaires du milieu communautaire, des stratégies efficaces de prévention du suicide. Ils disposent malheureusement de peu d’informations sur les caractéristiques des personnes qui s’enlèvent la vie sur leur territoire. Cette étude a pour but de décrire les caractéristiques des personnes décédées par suicide au cours des années 2007, 2008 et 2009, pour l’ensemble de la région de Montréal ainsi que pour chacun de ses douze territoires de CSSS. Une collecte de données a été réalisée au Bureau du coroner en chef à Québec où sont conservés les dossiers complets constitués par les coroners pour chaque personne décédée par suicide. Ces dossiers comprennent le rapport d’investigation du coroner, qui est de nature publique, le rapport d’enquête des policiers et, dans certains cas, la note de suicide, les analyses toxicologiques, le dossier médical et toute autre information pertinente. La grille de collecte des données comporte 50 éléments d’information répartis en huit sections : a) profil sociodémographique; b) état de santé mentale; c) état de santé physique; d) examen toxicologique; e) circonstances entourant le décès; f) manifestations suicidaires; g) utilisation des ressources; h) autres informations pertinentes. Au total, 566 personnes se sont enlevé la vie entre 2007 et 2009 dans la région de Montréal. La collecte de données dans les dossiers du Coroner a révélé que la procédure d’investigation dans les cas de décès par suicide n’est pas uniforme et que les taux élevés de données manquantes nuisent à la validité du portrait pouvant être établi à l’aide de cette source d’information. Tout en faisant preuve de prudence dans l’interprétation des résultats, il apparaît clairement qu’il existe une grande disparité entre les territoires de CSSS, tant dans les taux de suicide, que dans les caractéristiques des personnes qui s’enlèvent la vie. Une adaptation des stratégies de prévention du suicide est donc nécessaire à l’échelle locale et ne peut être accomplie sans une bonne connaissance des caractéristiques des personnes qui se donnent la mort au sein d’un territoire donné. En se dotant d’une procédure uniforme et systématique de collecte d’informations dans les cas de décès par suicide, les coroners pourraient ainsi contribuer à faire avancer grandement les connaissances dans le domaine. Un tel savoir pourrait se traduire ensuite par des actions mieux ciblées et plus efficaces auprès des populations à risque, évitant ainsi des pertes de vie inutiles.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.016
Threshold uncertainty score0.119

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.224
Teacher spread0.209 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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