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Record W3095536704 · doi:10.1051/ppsy/202059140

Améliorer le coping des jeunes pour prévenir le suicide

2020· article· fr· W3095536704 on OpenAlexaff
Brian L. Mishara

Bibliographic record

VenuePerspectives Psy · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicSuicide and Self-Harm Studies
Canadian institutionsQuebec Network for Research on AgingUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPsychologyCoping (psychology)ArtPsychotherapist

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le comportement suicidaire peut être perçu comme une stratégie de coping utilisée pour composer avec des situations très souffrantes, incontournables et inévitables. Les recherches indiquent que les jeunes qui ont fait une tentative de suicide, en comparaison avec des jeunes qui ont vécu des situations difficiles semblables, et qui n’ont pas fait une tentative de suicide, peuvent imaginer moins de stratégies de coping dans des situations négatives hypothétiques, et font preuve d’un moins grand répertoire de stratégies de coping. Il existe actuellement des programmes scolaires pour apprendre aux enfants les stratégies de coping. À titre d’exemple, le programme Les amis de Zippy enseigne aux enfants âgés de cinq à sept ans à élargir leur répertoire de stratégies de coping. Actuellement, plus de 1,8 million d’enfants dans 30 pays ont participé à ce programme et des recherches dans cinq pays montrent que la participation au programme entraîne une amélioration des stratégies de coping. Un nouveau programme nommé Passeport : S’équiper pour la vie et s’adressant aux enfants de 4 e et 5 e années de l’école primaire (9 à 11 ans), renforce l’utilisation des stratégies de coping. Bref, l’auteur avance que si tous les enfants ont l’occasion d’apprendre à améliorer leur répertoire de stratégies de coping, l’incidence des comportements suicidaires à l’adolescence et à l’âge adulte diminuera significativement.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.444
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.002

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.

Opus teacher head0.055
GPT teacher head0.339
Teacher spread0.283 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
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
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

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