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Enregistrement W1979129948 · doi:10.1177/0829573509357531

“My Best Friend Always Did and Still Does Betray Me Constantly”: Examining Relational and Physical Victimization Within a Dyadic Friendship Context

2010· article· en· W1979129948 sur OpenAlexaff
Tina Daniels, Danielle Quigley, Lisa Menard, Linda J. Spence

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of School Psychology · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFriendshipPsychologyContext (archaeology)Developmental psychologySocial psychologyPeer victimizationQuality (philosophy)Intervention (counseling)Variance (accounting)Multilevel modelInterpersonal relationshipHuman factors and ergonomicsPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was an investigation of the nature of victimization within the context of dyadic peer friendships. In particular, relational and physical victimization were examined to determine whether level of victimization by a friend varied as a function of sex or having a reciprocated friendship. Qualities of the friendship and satisfaction with the friendship were explored as predictors of both forms of victimization. The sample consisted of 384 children in Grades 4 to 6 ( M = 10.5 years of age). Girls in relationally victimizing friendships described these relationships as high in both positive and negative friendship qualities, whereas both boys and girls in physically and physically plus relationally victimizing friendships described their relationships as more negative across all friendship quality variables. All children in victimizing relationships reported less satisfaction than those in nonvictimizing relationships. Using regression analyses, we were able to predict almost half of the variance in relational victimization and almost a third of the variance in physical victimization from friendship quality ratings. Some implications for prevention and intervention are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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