Bullying victimization among preadolescents in a community-based sample in Canada: a latent class analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Bullying victimization among adolescents has been well-recognized as a behavior associated with adverse psychological and mental health outcomes. Most studies on bullying victimization have focused on adolescents, but research is sparse regarding school victimization among preadolescents before they transition to adolescence. This study sought to identify latent classes of different types of co-occurring bullying victimization, based on a sample of 3829 school students in grades 5-8, ages 9-14 in the year of 2011 from the Saskatoon Health Region, Saskatchewan, Canada. RESULTS: Using a latent class analysis approach, the results uncovered three groups of victimized students, including those who were aggressively victimized (7.2%), moderately victimized (34.6%) and non-victimized (58.2%). Younger age and being overweight was associated with a higher likelihood of bullying victimization. Moderately and aggressively victimized students had greater probabilities of feeling like an outsider, experiencing anxiety, depressed moods, engaging in suicidal ideation and drinking when compared to non-victimized students. Peer and parent supports had significant protective effects against being victimized. Given the negative consequences of recurrent victimization among the preadolescents, it is imperative to address bullying incidents as they occur to prevent repeated transgressions, especially for those who suffer from multiple types of victimization.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».