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Enregistrement W2732600957 · doi:10.1016/j.ijchp.2017.06.001

Prevalence of teen dating victimization among a representative sample of high school students in Quebec

2017· article· en· W2732600957 sur OpenAlexafffundabout
Martine Hébert, Martin Blais, Francine Lavoie

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Clinical and Health Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAsociación Española de Psicología Conductual
Mots-clésDating violencePsychologyFeelingDistressClinical psychologyPsychological distressInjury preventionPoison controlDevelopmental psychologyMental healthPsychiatryDomestic violenceSocial psychologyMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/OBJECTIVE: The present study aimed to (1) examine prevalence rates and frequency of dating violence victimization among a representative sample of Quebec high school adolescents and (2) explore possible gender differences in these rates as well as in perceived impact of victimization. METHOD: A sample of 8,194 students completed questionnaires evaluating dating victimization in the past 12 months as well as perceived impacts. RESULTS: Results show that psychological violence is the most frequent form of dating victimization reported. Girls are more likely to report experiences of psychological, physical, threatening behaviors as well as sexual dating victimization than boys. Analyses on different indicators of the impact of victimization (i.e. feelings of fear, distress and post-traumatic stress symptoms) reveal that teenage girls are more vulnerable to sustaining more pervasive impacts than boys. CONCLUSIONS: The findings underscore dating violence as a prevalent public health problem. A significant number of teens report dating victimization with girls more likely than boys to perceive negative impacts associated with the coercive behaviors experienced.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,433 · 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.

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

Citations81
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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