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Enregistrement W2001244132 · doi:10.1111/j.1467-8624.2007.01128.x

Developmental Trajectories of Bullying and Associated Factors

2008· article· en· W2001244132 sur OpenAlexaffabout
Debra Pepler, Depeng Jiang, Wendy Craig, Jennifer Connolly

Notice bibliographique

RevueChild Development · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensQueen's UniversitySickKids FoundationHospital for Sick ChildrenYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAggressionPsychologyDevelopmental psychologyInjury preventionHuman factors and ergonomicsSuicide preventionPsychological interventionPoison controlPeer groupPeer relationsClinical psychologyMedicinePsychiatryMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trajectories in bullying through adolescence were studied along with individual, family, and peer relationship factors. At the outset, participants' ages ranged from 10 to 14; 74% identified as European Canadian with the remainder from diverse backgrounds. With 8 waves of data over 7 years, 871 students (466 girls and 405 boys) were studied to reveal 4 trajectories: 9.9% reported consistently high levels of bullying, 13.4% reported early moderate levels desisting to almost no bullying at the end of high school, 35.1% reported consistently moderate levels, and 41.6% almost never reported bullying. Students who bullied had elevated risks in individual, parent, and peer relationship domains. Risk profiles and trajectories provide direction for interventions to curtail the development of power and aggression in relationships.

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)0,003
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations447
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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