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Enregistrement W2049541116 · doi:10.7202/1024008ar

Polyvictimisation et comportements à risque chez des élèves chinois du High School1

2014· article· fr· W2049541116 sur OpenAlexvenueno aff
Ko Ling Chan

Notice bibliographique

RevueCriminologie · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesVictimisationPsychologyPolitical sciencePhilosophyMedicinePoison controlInjury prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’étude vise à évaluer la prévalence et les facteurs associés à la polyvictimisation chez l’enfant, ainsi qu’à fournir une estimation fiable du problème dans le contexte chinois. En utilisant une procédure d’échantillonnage stratifiée à deux niveaux, 18 341 élèves chinois ont été recrutés dans six villes de Chine. Ils ont été invités à remplir un questionnaire autoadministré contenant des questions sur leurs victimisations dans l’enfance, leurs comportements de dépendance et leurs comportements sexuels à l’adolescence. La version chinoise validée du questionnaire sur la victimisation juvénile (JVQ pour l’acronyme anglophone) a été utilisée. Les taux de prévalence obtenus, portant sur l’année précédente, sont de 23,2 % pour tout type de victimisation des enfants et 9,2 % pour la polyvictimisation. Vivre en Chine continentale, être parmi les plus jeunes et avoir des frères et soeurs, sont les facteurs associés à l’augmentation du rapport de cote (« odds ratio ») de polyvictimisation. Certains comportements de dépendance et sexuels des adolescents, incluant les jeux de hasard, le tabagisme, l’alcoolisme, les relations sexuelles précoces, les multiples partenaires sexuels, et la grossesse chez les adolescentes, sont également significativement associés à une probabilité accrue de polyvictimisation. Les résultats de cette étude révèlent de fortes associations entre la victimisation des enfants et les comportements à risque, ce qui souligne la nécessité d’une intervention prioritaire en cas de polyvictimisation.

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)0,002
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 enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,417
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,051 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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