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Enregistrement W3020271694 · doi:10.1002/jcop.22365

Trajectories of peer victimization in elementary school children: Associations with changes in internalizing, externalizing, social competence, and school climate

2020· article· en· W3020271694 sur OpenAlexafffund
Paweena Sukhawathanakul, Bonnie J. Leadbeater

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesPublic Health Agency of Canada
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychologyPeer victimizationSocial competenceCompetence (human resources)DisadvantagePeer groupPoison controlSocial changeInjury preventionMedicineSocial psychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study examines the developmental changes (internalizing and externalizing symptoms, social competence, and experiences of school climate) in children who follow distinct trajectories of peer victimization in a sample of elementary school children across 2 years. Data were from children, and their parents and teachers, in Grades 1-3 followed across five waves. Latent class analyses revealed four distinct victimization trajectory groups characterized by chronically high, increasing, decreasing, or low-stable levels across time. Multilevel analyses showed that children in the chronically high peer victimization group had higher initials levels of internalizing and externalizing symptoms, lower levels of social competence, and poorer experiences of school climate compared to children in the low-stable group. Over time, children in the increasing group had slower rates of increases in social competence than children in the low-stable group and had worsening experiences of school climate compared to children in the low-stable peer victimization group. Findings suggest children who are chronically victimized may be at a developmental disadvantage compared to children who report little or declining peer victimization over time.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,305 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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