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Enregistrement W2400949576 · doi:10.5324/nje.v20i1.1295

Omfanget av seksuelle krenkelser og overgrep i en norsk ungdomsbefolkning

2011· article· en· W2400949576 sur OpenAlexaboutno aff
Svein Mossige, Lihong Huang

Notice bibliographique

RevueNorsk Epidemiologi · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNorwegianSexual abuseGirlQuarter (Canadian coin)PopulationDemographyPsychologyPsychiatryMedicineInjury preventionPoison controlDevelopmental psychologyGeographyMedical emergencySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalence of sexual offences and abuse within a Norwegian youth population. The aim of this cross-sectional school-based study is to present and discuss the prevalence of sexual abuse within a Norwegian population of young people at the age of 18. Contrary to some earlier Norwegian studies the response rate is fairly high and sexually abuse is more clearly defined. The results are compared with an earlier Norwegian study. A clear gendered pattern can be seen in the data: about a quarter of the young correspondents have experienced sexual offenses, among them 77 percent are girls while 90 per cent of the offenders are males. The same pattern appears in other Nordic studies. Most of the reported sexual offenses towards girls take place when they are in their early teens and the offender is usually a boy some years older, in his teens or early twenties. A sexually offended girl reports more often the use of force or physical violence during the event than an offended boy does. The family is an arena with relatively fewer reported cases of sexually abuse or offences in this study than those of earlier research. We cannot say if this implies a decrease of sexual abuse within the family in Norway but international studies indicate such a tendency in some western countries. To be able to see how the picture of sexual abuse develops in society across time, for instance in a youth population, well prepared prevalence studies should be done within regular time-intervals

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,009

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,236 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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