Victimisation et polyvictimisation dans un échantillon d’adolescents espagnols patients ambulatoires123
Notice bibliographique
Résumé
On observe dans plusieurs pays une forte prévalence des victimisations interpersonnelles chez les enfants et les adolescents. En Espagne, surtout parmi les groupes à risque, les études n’ont pas réussi à obtenir des profils complets de victimisation dans les échantillons provenant de la communauté. Dans ce contexte, l’objectif de l’étude est de présenter des statistiques sur la portée, la nature et les tendances de la victimisation chez des adolescents espagnols patients ambulatoires. L’échantillon est composé de 148 adolescents en soins psychologiques. Un large éventail d’expériences de victimisation ont été évaluées en utilisant le Juvenile Victimization Questionnaire. Un pourcentage élevé de participants ont rapporté une certaine forme de victimisation interpersonnelle au cours de l’année précédente (84,5 %), la plus fréquente étant celle dles délits communs (62,8 %). Les filles présentent un pourcentage plus élevé de victimisation en ligne que les garçons (22,1 % et 7,5 %). De plus, la polyvictimisation a été observée chez une proportion importante d’adolescents (29 %). L’identification des polyvictimes en milieu clinique est une nécessité sociale car ces enfants et adolescents ont besoin d’interventions adaptées afin d’aider à prévenir de nouvelles expériences de victimisation et le développement de problèmes psychologiques.
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 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».