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Enregistrement W2163106230 · doi:10.7870/cjcmh-2014-015

Evaluating the Frequency, Co-occurrence, and Psychosocial Correlates of Childhood Multiple Victimization

2014· article· en· W2163106230 sur OpenAlexaffvenue
Lyzon Babchishin, Elisa Romano

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Community Mental Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialPsychologyAnxietyAggressionClinical psychologyPeer victimizationDepression (economics)Poison controlHuman factors and ergonomicsDevelopmental psychologyPsychiatryMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study was designed to contribute to our growing understanding of childhood multiple victimization (i.e., exposure to more than one type of victimization), which has been found to be the reality among most victimized children. Caregivers of school-aged children (N = 213) completed an online and anonymous questionnaire that assessed the victimization experiences (lifetime) and psychosocial functioning of their child, as well as collecting information on a number of socio-demographic factors. Results provide support for the ubiquitous nature of childhood multiple victimization (86.9%), as well as the common cooccurrence of lifetime victimization experiences (M exposure = 6.58). Findings highlight the important association between victimization exposure and psychosocial functioning (e.g., anxiety, depression, aggression, posttraumatic stress). The practical and theoretical implications for the prevention of childhood victimization are also discussed.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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