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Enregistrement W2477090446 · doi:10.1016/j.adolescence.2019.05.003

Cyber victimization, cyber aggression, and adolescent alcohol use: Short‐term prospective and reciprocal associations<sup>⋆</sup><sup>,</sup><sup>⋆⋆</sup>

2019· article· en· W2477090446 sur OpenAlexfundno aff
Sherilynn F. Chan, Annette M. La Greca, James Peugh

Notice bibliographique

RevueJournal of Adolescence · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Miami
Mots-clésAggressionBinge drinkingPsychologyPoison controlInjury preventionSuicide preventionHuman factors and ergonomicsOccupational safety and healthStructural equation modelingEthnic groupClinical psychologyPsychiatryMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Cyber victimization is a significant public health concern. We examined prospective and reciprocal associations between cyber victimization, cyber aggression, and adolescents' drinking and binge drinking. Gender, Hispanic ethnicity, and age were examined as moderators. METHODS: Adolescents (N = 1140; 58% girls; 13-19 years; 80% Hispanic) from two US high schools completed the Cyber Peer Experiences Questionnaire and alcohol use items from the Youth Risk Behavior Survey at two time points, three months apart. Perceived social support was assessed at Time 1 and controlled for. Cross-lagged panel analyses using structural equation modeling were conducted, using zero-inflated negative binomial regressions for alcohol use outcomes. RESULTS: Adolescents who experienced more cyber victimization were more likely to abstain from drinking over time; however, they reported more frequent drinking if they were a drinker, a relationship that was stronger for older adolescents. Cyber victimization was unrelated to binge drinking, and alcohol use was unrelated to cyber victimization over time. Adolescents who engaged in more cyber aggression were more likely to use alcohol over time; conversely, adolescents who used alcohol more frequently engaged in more cyber aggression over time. Gender and ethnicity did not moderate these associations. CONCLUSIONS: A complex relationship between cyber victimization and alcohol use emerged; findings support the self-medication hypothesis among drinkers only and especially older adolescents. Reciprocal associations between cyber aggression and alcohol use fit with problem behavior theory Adolescent alcohol use prevention programs might play an important role in addressing cyber aggression. Drinking behaviors may be important to target in anti-cyberbullying interventions.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,267 · 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'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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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