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Enregistrement W2102106185

Approach to bullying and victimization.

2009· article· en· W2102106185 sur OpenAlexaffabout
Jennifer Lamb, Debra Pepler, Wendy Craig

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOPsychosocialIntervention (counseling)Poison controlMEDLINEMedicineSuicide preventionInjury preventionOccupational safety and healthHuman factors and ergonomicsPsychologyClinical psychologyPsychiatryMedical emergencyPathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To review the epidemiology, identification, and management of bullying and victimization among children in the primary care setting. SOURCES OF INFORMATION: Information was obtained from PsycINFO and MEDLINE databases, as well as the authors' own clinical and research experience. Information is based on levels II and III evidence. MAIN MESSAGE: Involvement in bullying is a destructive relationship problem, with important health implications. Physicians need to be aware of the physical and psychosocial symptoms commonly associated with involvement in bullying so that they can screen and identify those children involved. This article presents a review of bullying and associated symptoms, a tool for assessing bullying involvement, and an overview of intervention and management. CONCLUSION: Bullying is a substantial problem affecting Canadian children. With an increased awareness and understanding of bullying as a health problem, physicians can play an instrumental role in identifying children involved in bullying and providing them with the support needed to develop healthy relationships.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,382

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,230 · 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'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

Citations54
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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