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Enregistrement W2184581523 · doi:10.1037/e629932010-001

Bullying Among Prison Inmates in Pakistan: An Exploration of the Problem

2010· dataset· en· W2184581523 sur OpenAlexaboutno aff
Muhammad Azam Tahir, Kostas Bairaktaris

Notice bibliographique

RevuePsycEXTRA Dataset · 2010
Typedataset
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrisonPsychologyCollectivismContext (archaeology)ChecklistScale (ratio)Clinical psychologySocial psychologyCriminologyIndividualismGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study attempted at redefining bullying, its nature, scope, and dimensions in cultural perspective of Pakistan. Direct and Indirect Prisoners Checklist (DIPC modified) © Ireland 1999 and Rehabilitation in Correctional Settings Attitude Scale (RICS) © Rice, 1970 were used in the study. Randomly selected (400) male and female prison inmates from all four Provinces’ major prisons of Pakistan participated in the study. Study was conducted in the cultural context of a collectivist society, like Pakistan (developing country), while the previous studies were carried out in individualistic societies, i.e., in the UK, USA, or Canada (developed countries). Reliability values for the DIPC and RICS subscales were calculated and found to be in acceptable range, except for the Proactive /Positive Behaviors. Thus, all sub scales except for Proactive/Positive Behaviors towards Other” were included in the main analyses. The results suggested that victims experienced physical, psychological, theft-related, and indirect bullying to similar degrees. However, psychological bullying was the most prevalent, while physical bullying the least. Both male and female prisoners reported that they were victimized by bullying more than they perpetrated bullying, with gender having no difference. Demographic variables and prisoner's self-reported

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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