MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2893782506 · doi:10.1136/injuryprevention-2018-safety.459

PW 0417 A three-step gendered latent class analysis on dating victimization profiles: correlates with family and peer contextual risk factors, injuries and mental health

2018· article· en· W2893782506 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatent class modelMental healthPsychologyClass (philosophy)Clinical psychologyDevelopmental psychologyPsychiatryComputer scienceMachine learningArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to identify patterns of teen dating victimization among boys and girls and examine their association with family and peer contextual risk factors and injuries and mental health indicators. As part of the population-based <i>Youths’ Romantic Relationships Project</i>, 8 230 high school students were questioned about their victimization experiences. Latent class analysis was used to identify classes for both girls and boys. Latent class analysis identified a best fitting model of three classes for girls: Low victimization (61% of girls), Sexual and psychological violence (27%) and Multiple victimization (12%). Similarly for boys, three classes were identified including a Low victimization (84% of boys), a Multiple victimization (9%) and an Unwanted sexual contacts and psychological violence (7%). Associations between class membership and family and peer contextual risk factors and mental health indicators revealed more distinctive features among classes for girls than for boys. Confirming our hypothesis, both genders in the Multiple violence class reported experiencing the most injuries (e.g., bruise or cut, pain the next day or need of a medical appointment). A history of childhood interpersonal traumas was significantly related to classes of dating victimization, suggesting that different forms of child abuse (neglect, exposure to interparental violence, physical or sexual abuse) are associated with a heightened risk of revictimization in the context of their first romantic relationships. Our findings suggest that child sexual abuse may act as a specific vulnerability factor for more pervasive forms of TDV for girls. The findings highlight the utility of a person-oriented approach to enhance our understanding of the diversity of victimization experiences in the context of teen romantic relationships. Results also underscore the importance of tailoring prevention efforts to efficiently tackle teen dating violence and the relevance of trauma-informed practices.

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 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)0,000
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,281 · 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