A latent class analysis of parent–child discrepancies in reports of peer victimization: Associations to child sexual abuse status and psychological adjustment
Notice bibliographique
Résumé
Researchers face an important challenge when assessing peer victimization in children, since self-reports are often discrepant with parent-reports. A latent class analysis identified patterns of response to items assessing peer victimization, which were either divergent or convergent between the parent and the child. Classes were then compared on the child sexual abuse status and on various behavioral and social outcomes. Participants were 720 school-aged child victims of sexual abuse and a comparison group of 173 nonvictims and their caregivers. We identified two discordant subgroups (self-identified and parent-identified) and two concordant groups (nonvictims and concordant victims of peer victimization). Compared to children of the comparison group, sexually abused children were five times more likely to be identified as targets of peer victimization solely by their parent than the contrary. Sexually abused children with concordant reports of peer victimization showed the poorest adjustment on all studied outcomes assessed 6 months later. Children who discounted experiencing peer victimization while their parent reported it were also at risk of maladjustment. Results underscore the importance of supplementing self-reports with other available sources of information, especially in young and vulnerable populations who may be inclined to discount their victimization experiences.
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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 | 0,000 | 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 ».