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Enregistrement W2082369009 · doi:10.1016/j.adolescence.2010.03.006

The effects of dating violence, substance use and risky sexual behavior among a diverse sample of Illinois youth

2010· article· en· W2082369009 sur OpenAlexaff
Binta Alleyne, Victoria H. Coleman‐Cowger, Laurel Crown, Maya A. Gibbons, Linda Nicole Vines

Notice bibliographique

RevueJournal of Adolescence · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDating violenceCondomEthnic groupSexual intercourseEthnically diverseSexual violencePoison controlInjury preventionDevelopmental psychologyPopulationDemographySuicide preventionClinical psychologySocial psychologyDomestic violenceCriminologyMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Medical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the relationship between dating violence, forced sexual intercourse (FSI), and four measures of sexual risk taking (i.e., age at first sex, number of recent (within the last three months) sex partners, alcohol/drug use at last sex, and condom use at last sex) among a sample of 1124 ethnically diverse sexually active adolescents in Illinois. Given conflicting reports regarding the role of gender in dating violence, and the dearth of research examining the role of gender in relations between dating violence, sexual violence, and sexual risk taking, we also examine whether gender moderates the relation between these constructs. The findings indicate significant relationships among dating violence and FSI and age at first sex, number of sexual partners, and condom use across various ethnic groups. Findings also show that when controlling for gender, dating violence and FSI are related to number of sexual partners and age at first intercourse regardless of ethnic group identification.

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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations75
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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