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Enregistrement W2301417804 · doi:10.1002/ab.21651

Pathways to romantic relational aggression through adolescent peer aggression and heavy episodic drinking

2016· article· en· W2301417804 sur OpenAlexafffund
Erica M. Woodin, Paweena Sukhawathanakul, Valerie Caldeira, Jacqueline Homel, Bonnie J. Leadbeater

Notice bibliographique

RevueAggressive Behavior · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAggressionPoison controlInjury preventionHuman factors and ergonomicsPsychologySuicide preventionOccupational safety and healthRomanceMedical emergencyDevelopmental psychologyClinical psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adolescent peer aggression is a well-established correlate of romantic relational aggression; however, the mechanisms underlying this association are unclear. Heavy episodic drinking (or "binge" alcohol use) was examined as both a prior and concurrent mediator of this link in a sample of 282 12-18 year old interviewed four times over 6 years. Path analyses indicated that early peer relational and physical aggression each uniquely predicted later romantic relational aggression. Concurrent heavy episodic drinking fully mediated this effect for peer physical aggression only. These findings highlight two important mechanisms by which peer aggression may increase the risk of later romantic relational aggression: a direct pathway from peer relational aggression to romantic relational aggression and an indirect pathway through peer physical aggression and concurrent heavy episodic drinking. Prevention programs targeting romantic relational aggression in adolescence and young adulthood may benefit from interventions that target multiple domains of risky behavior, including the heavy concurrent use of alcohol. Aggr. Behav. 42:563-576, 2016. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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