Does war beget child aggression? Military violence, gender, age and aggressive behavior in two Palestinian samples
Notice bibliographique
Résumé
We examined, first, the relations between children's exposure to military violence and their aggressive behavior and the role of age and gender in that relation in two Palestinian samples. Second, we tested parenting practices as a moderator of the relation between exposure to military violence and aggressive behavior, and third, whether exposure to military violence of different nature (direct victimization versus witnessing) has specific associations with different forms of aggression (reactive, proactive and aggression-enjoyment). Study I was conducted in a relatively calm military-political atmosphere in Palestine-Gaza, and included 640 children, aged 6-16 years whose parents (N=622) and teachers (N=457) provided reports. Older children (> or =12 years) provided self-reports (N=211). Study II included 225 Palestinian children aged 10-14-year, who participated during a high-violence period of the Al Aqsa Intifada characterized by air raids, killing and destruction. Results showed that witnessing severe military violence was associated with children's aggressive and antisocial behavior (parent-reported) in study I, and with proactive, reactive and aggression-enjoyment (child-reported) in the study II. As hypothesized, good and supporting parenting practices could moderate the link between exposure to military violence and aggressive behavior. Aggr.
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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 | 0,001 |
| 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 ».