Predictive relations between peer victimization and academic achievement in Chinese children.
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study was to explore longitudinal associations between peer victimization and academic achievement in Chinese children. Participants were N = 805 3rd-grade students (486 boys, 319 girls; M(age) = 9.5 years, SD = 3 months) attending primary schools in Shanghai, People's Republic of China. At Time 1 and Time 2 (2 years later), peers nominated classmates who were victims of peer maltreatment using the Chinese version of the Revised Class Play (Chen, Rubin, & Sun, 1992), and teachers rated students' academic achievement. Among the results, peer victimization was negatively related to academic achievement at both time points. Also, peer victimization and academic achievement displayed considerable stability across the 2 years. Results from cross-lagged hierarchical analyses demonstrated that peer victimization at Grade 3 predicted lower academic achievement at Grade 5. However, academic achievement at Grade 3 was not predictive of peer victimization at Grade 5. These results suggest that peer victimization appears to function more as a precursor rather than a consequence of lower academic achievement. Results are discussed in terms of the cross-cultural similarities in the links between peer maltreatment and academic achievement and their educational implications.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».