A Meta-Analysis of Risk and Protective Factors for Dating Violence Victimization: The Role of Family and Peer Interpersonal Context
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Dating violence (DV) is a widespread social issue that has numerous deleterious repercussions on youths' health. Family and peer risk factors for DV have been widely studied, but with inconsistent methodologies, which complicates global comprehension of the phenomenon. Protective factors, although understudied, constitutes a promising line of research for prevention. To date, there is no comprehensive quantitative review attempting to summarize knowledge on both family and peer factors that increase or decrease the risk for adolescents and emerging adults DV victimization. The current meta-analysis draws on 87 studies with a total sample of 278,712 adolescents and young adults to examine effect sizes of the association between various family and peer correlates of DV victimization. Results suggest small, significant effect sizes for all the family (various forms of child maltreatment, parental support, and parental monitoring) and peer factors (peer victimization, sexual harassment, affiliation with deviant peers, and supportive/prosocial peers) in the prediction of DV. With few exceptions, forms of DV (psychological, physical, and sexual), gender, and age did not moderate the strength of these associations. In addition, no difference was found between the magnitude of family and peer factors' effect sizes, suggesting that these determinants are equally important in predicting DV. The current results provide future directions for examining relations between risk and protective factors for DV and indicate that both peers and family should be part of the development of efficient prevention options.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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