Profiles and Predictors of Dating Violence Among Sexual and Gender Minority Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Sexual and gender minority adolescents report higher levels of dating violence compared with their heterosexual and cisgender peers. The objectives of the present study were to (1) identify latent profiles of dating violence; (2) examine if sexual and gender minority adolescents were particularly vulnerable to certain profiles of dating violence; and (3) explore how experiences of peer victimization, discrimination, and parental maltreatment explained this greater vulnerability. METHODS: High school students in Grades 9 and 11 from the 2016 Minnesota Student Survey (N = 87,532; mean age = 15.29 years, SD = 1.23) were asked about their sexual and gender identities, their gender nonconformity, their experiences of verbal, physical, and sexual dating violence victimization and perpetration, as well their experiences of childhood maltreatment, peer victimization, and gender-based and sexual minority status-based discrimination. RESULTS: Multinomial logistic regression analysis in a three-step latent class analysis procedure suggested five profiles of dating violence victimization and perpetration across the entire sample. Sexual and gender minority adolescents were generally more likely to be in classes high in dating violence victimization, perpetration, or both, compared with their heterosexual and cisgender peers. Gender nonconformity was also associated with greater risk for being in high dating violence classes. These differences, however, were generally nonsignificant when the social stressors of childhood maltreatment, peer victimization, and experiences of discrimination were accounted for. CONCLUSIONS: Although findings suggested greater vulnerability for dating violence among sexual and gender minority adolescents, they underscore the importance of how minority stressors generally accounted for this greater vulnerability for dating violence.
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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 | 0,000 |
| 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 ».