Meta‐analytic results of ethnic group differences in peer victimization
Notice bibliographique
Résumé
Research on the prevalence of peer victimization across ethnicities indicates that no one group is consistently at higher risk. In the present two meta-analyses representing 692,548 children and adolescents (age 6-18 years), we examined ethnic group differences in peer victimization at school by including studies with (a) ethnic majority-minority group comparisons (k = 24), and (b) White and Black, Hispanic, Asian, and Aboriginal comparisons (k = 81). Methodological moderating effects (measure type, definition of bullying, publication type and year, age, and country) were examined in both analyses. Using Cohen's d, results indicated a null effect size for the ethnic majority-minority group comparison. Moderator analyses indicated that ethnic majority youth experienced more peer victimization than ethnic minorities in the US (d = .23). The analysis on multiple group comparisons between White and Black (d = .02), Hispanic (d = .08), Asian (d = .05), Aboriginal (d = -.02) and Biracial (d = -.05) groups indicated small effect sizes. Overall, results from the main and moderator analyses yielded small effects of ethnicity, suggesting that ethnicity assessed as a demographic variable is not an adequate indicator for addressing ethnic group differences in peer victimization. Although few notable differences were found between White and non-White groups regarding rates of peer victimization, certain societal and methodological limitations in the assessment of peer victimization may underestimate differences between ethnicities. Aggr. Behav. Aggr. Behav. 42:149-170, 2015. © 2014 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,025 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».