The relationship between bullying victimization and gambling among adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Victims of bullying are more likely to exhibit health problems, have declining grades, abuse drugs and alcohol, experience depression and low self-esteem. Although bullying victimization has been associated with a host of negative outcomes, problem gambling is a public health problem that has been neglected in the context of bullying victimization. This research investigated the relationship between high-risk gambling and bullying victimization. Responses about gambling behaviours, risk for problem gambling, and bullying victimization was collected from 7,045 high-school students (mean age 15 years old). Chi-square analyses were used to explore rates of bullying victimization (i.e. physical, verbal, cyber and indirect) based on gambling frequency and risk for gambling problems. Binary logistic regression analyses were conducted separately for male and female frequent gamblers to predict high-risk gambling based on bullying victimization. Results indicated that verbal bullying and the number of gambling activities one participated in the last year predicted high-risk gambling among males. For females, physical bullying and number of gambling activities predicted high-risk gambling. These results contribute to a better understanding of problem gambling and its relationship with various forms of bullying victimization among youth, with gender differences in the types of bullying victimization related to high-risk for problem gambling.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».