A Meta-Analysis of Risk and Protective Factors for Dating Violence Victimization: The Role of Family and Peer Interpersonal Context
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».