Cross-national time trends in bullying victimization in 33 countries among children aged 11, 13 and 15 from 2002 to 2010
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bullying among children and adolescents is a public health concern; victimization is associated with psychological and physical health problems. The purpose of this study is to examine temporal trends in bullying victimization among school-aged children in Europe and North America. METHODS: Data were obtained from cross-sectional self-report surveys collected as part of the Health Behaviour in School-aged Children (HBSC) study from nationally representative samples of 11-, 13- and 15-year-olds, from 33 countries and regions which participated in the 2001-02, 2005-06 and 2009-10 surveys. Responses from 581 838 children were included in the analyses. Binary logistic regression was used for the data analyses. RESULTS: The binary logistic regression models showed significant decreasing trends in occasional and chronic victimization between 2001-02 and 2009-10 across both genders in a third of participating countries. One country reported significant increasing trends for both occasional and chronic victimization. Gender differences in trends were evident across many countries. CONCLUSION: Overall, while still common in many countries, bullying victimization is decreasing. The differences between countries highlight the need to further investigate measures undertaken in countries demonstrating a downward trend.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».