Bullying Predicts Reported Dating Violence and Observed Qualities in Adolescent Dating Relationships
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between reported bullying, reported dating violence, and dating relationship quality measured through couple observations was examined. Given past research demonstrating similarity between peer and dating contexts, we expected that bullying would predict negative dating experiences. Participants with dating experience (n = 585; 238 males, M(age) = 15.06) completed self-report assessments of bullying and dating violence perpetration and victimization. One month later, 44 opposite-sex dyads (M(age) = 15.19) participated in behavioral observations. In 10-min sessions, couples were asked to rank and discuss areas of relationship conflict while being video-recorded. Qualities of the relationship were later coded by trained observers. Regression analysis revealed that bullying positively predicted dating violence perpetration and victimization. Self-reported bullying also predicted observations of lower relationship support and higher withdrawal. Age and gender interactions further qualified these findings. The bullying of boys, but not girls, was significantly related to dating violence perpetration. Age interactions showed that bullying was positively predictive of dating violence perpetration and victimization for older, but not younger adolescents. Positive affect was also negatively predicted by bullying, but only for girls. These findings add to the growing body of evidence that adolescents carry forward strategies learned in the peer context to their dating relationships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».