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Enregistrement W2091900698 · doi:10.1353/mpq.0.0054

Context-Dependent Victimization and Aggression: Differences Between All-Girl and Mixed-Sex Schools

2010· article· en· W2091900698 sur OpenAlexaff
Ana María Velásquez, Jonathan B. Santo, Lina María Saldarriaga, Luz Stella López, William M. Bukowski

Notice bibliographique

RevueMerrill-Palmer Quarterly · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAggressionGirlContext (archaeology)PsychologyDevelopmental psychologyGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contextual differences in the association between different forms of aggressive behavior and victimization were studied with a sample of 197 boys and 149 girls from mixed-sex schools and in 336 girls from all-girl schools ( M = 10.21 years of age) in two cities in Colombia. Results showed that boys generally engage in more physical than relational aggression, whereas girls engage in more relational than physical aggression. Among boys, the association between aggression and victimization was significant only for the measure of relational aggression, whereas, for girls, victimization was significantly correlated only with physical aggression. This latter association was found to be significantly stronger for girls from the all-girl schools than for the girls from the mixed-sex schools. These findings are discussed in terms of how mixed-sex and same-sex groups, as different forms of peer context, affect the social dynamics related to the association between aggression and victimization.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,265 · 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.

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

Citations30
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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