Cross‐national perspectives about weight‐based bullying in youth: nature, extent and remedies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: No cross-national studies have examined public perceptions about weight-based bullying in youth. OBJECTIVES: To conduct a multinational examination of public views about (i) the prevalence/seriousness of weight-based bullying in youth; (ii) the role of parents, educators, health providers and government in addressing this problem and (iii) implementing policy actions to reduce weight-based bullying. METHODS: A cross-sectional survey of adults in the United States, Canada, Iceland and Australia (N = 2866). RESULTS: Across all countries, weight-based bullying was identified as the most prevalent reason for youth bullying, by a substantial margin over other forms of bullying (race/ethnicity, sexual orientation and religion). Participants viewed parents and teachers as playing major roles in efforts to reduce weight-based bullying. Most participants across countries (77-94%) viewed healthcare providers to be important intervention agents. Participants (65-87%) supported government augmentation of anti-bullying laws to include prohibiting weight-based bullying. Women expressed higher agreement for policy actions than men, with no associations found for participants' race/ethnicity or weight. Causal beliefs about obesity were associated with policy support across countries. CONCLUSIONS: Across countries, strong recognition exists of weight-based bullying and the need to address it. These findings may inform policy-level actions and clinical practices concerning youth vulnerable to weight-based bullying.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».