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Enregistrement W2054622125 · doi:10.1177/0829573509345481

Understanding How Resiliency Development Influences Adolescent Bullying and Victimization

2009· article· en· W2054622125 sur OpenAlexaff
Tyrone Donnon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of School Psychology · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyProsocial behaviorDevelopmental psychologySituational ethicsAggressionPositive Youth DevelopmentClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the self-report Youth Resiliency: Assessing Development Strengths (YR:ADS) questionnaire is used with adolescents from seven junior and senior high schools (N = 2,991) to investigate the function of resiliency profiles as a model for understanding why adolescents engage in bullying and acts of aggression and how having these developmental strengths reduces victimization. In support of a protective-protective model of resiliency, the linear relationship with each behaviour indicator shows that the interactive risk and outcome relationship decreases with each strength or resiliency factor present. These results suggest that adolescents with positive situational and internal factors in their daily lives are inclined to lead prosocial or constructive lifestyles. The ability to negotiate risk or engagement in at-risk behaviours needs to shift the future research from simply identifying protective factors, to an understanding of how the development of resiliency processes allow some individuals to cope more effectively than others.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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

Citations46
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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