Exposure to parental and community violence and the relationship to bullying perpetration and victimization among early adolescents: A parallel process growth mixture latent transition analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study examined heterogeneity in parental and community violence exposure during middle school and its association with bullying perpetration and victimization in high school. Youth (N = 1,611) in four Midwestern middle schools participated. Parallel process growth mixture latent transition analysis was used to understand how trajectory profiles of middle school violence exposure was associated with high school bullying profiles. Impulsivity, depression, school belonging, and delinquency were assessed as moderators of the transition probabilities. A three class solution was found for violence exposure: decreasing parental violence/increasing community violence (n = 103; 6.4%), stable high parental violence and low community violence (n = 1,027; 63.7%), and increasing parental violence and stable high community violence (n = 481; 29.8%). Similarly, a three class solution was found for high school bullying: High Bullying Perpetration and High Victimization class (n = 259; 16%), Victimization only (n = 1145; 71%), and low all class (n = 207; 13%). The largest proportion of youth transitioning into the high bullying and high victimization class were from the decreasing parental violence/increasing community violence. Depression, impulsivity, school belonging, and delinquency all had various moderating effects on transition probabilities. Our findings make it apparent that early forms of parental and community violence are associated with aggressive behaviors and experiences with victimization during high school. Prevention and intervention efforts should target individuals who display early and chronic patterns of exposure to violence as these individuals have the greatest risk of later aggressive and victimization in high school.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».