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Enregistrement W2527902290 · doi:10.1177/0143034316678655

Contextual influences on the relations between physical and relational aggression and peer victimization

2016· article· en· W2527902290 sur OpenAlexaff
Jonathan B. Santo, Ellyn Charlotte Bass, Luz Stella-Lopez, William M. Bukowski

Notice bibliographique

RevueSchool Psychology International · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAggressionPsychologyPeer groupPeer victimizationDevelopmental psychologyMultilevel modelPeer relationsHuman factors and ergonomicsPoison controlSocial psychologyClinical psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies have demonstrated that several contextual factors influence the relationship between aggression and peer victimization in early adolescence, including gender of the same-sex peer group and gender composition of the school. The current study replicated and expanded on this research by examining the moderating influences of gender of the same-sex peer group, same-sex peer group norms, and classroom gender composition in a sample of early adolescents from Barranquilla, Colombia. Multilevel modeling analyses indicated that both relational and physical aggression were positive predictors of peer victimization. Relationally aggressive girls were at a lower risk for victimization while physically aggressive girls were at a higher risk. Relational aggression was a weaker predictor in classes with a larger proportion of girls. Additionally, relational aggression was a weaker predictor in same-sex peer groups with a greater prevalence of relational aggression. These findings provide further evidence of multiple forms of contextual influence on social behavior. Practical implications for these findings are also provided.

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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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