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Enregistrement W2059763772 · doi:10.1080/14999013.2002.10471166

Aggressive and Antisocial Girls: Research Update and Challenges

2002· article· en· W2059763772 sur OpenAlexaff
Candice L. Odgers, Marlene M. Moretti

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Forensic Mental Health · 2002
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAggressionPsychologyAcknowledgementDevelopmental psychologyAntisocial personality disorderHuman factors and ergonomicsTransactional leadershipInjury preventionPoison controlSocial psychologyMedicineComputer securityMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a growing recognition that a significant number of young women engage in highly aggressive and antisocial behaviors. This acknowledgement has created demands on both policy and program development. The response to these demands, however, has been delayed due to the fact that we still know relatively little about aggressive and antisocial behavior in girls. In this article, we briefly review trends in the rates of aggressive and antisocial acts among female youth, address the issue of gender specific forms of aggression, and discuss research on the role of risk and protective factors. We emphasize the importance of understanding female aggression and antisocial behavior through a dynamic developmental framework that recognizes the cumulative and transactional impact of risk and protective factors over time. Our review focuses on adolescent girls in keeping with research that suggests that the risk for aggressive and antisocial behavior in girls is most acute during this developmental period.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeAutre devis
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

Citations152
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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