Social Disadvantages and Peer Victimization: Exploring Potential Pathways
Notice bibliographique
Résumé
The present study tests a conceptual framework guided by the social disorganization theory, which examined whether neighborhood deterioration was correlated with perceived hopelessness, and coping strategies (i.e., defending behavior and a display of a tough demeanor). We also examined whether, within the context of social disadvantage, some coping strategies were correlated with aggressive behavior, which might be associated with peer victimization. The study sample consisted of 502 African American youths in low‐resource communities in Chicago’s Southside. Results indicated that neighborhood deterioration was positively associated with hopelessness (B = .138, p = .006), tough demeanor (B = .137, p = .042), and peer victimization (B = .158, p = .011). Also, hopelessness was positively associated with peer victimization (B = .109, p = .025). Defending behavior was positively associated with physical aggression (B = .110, p = .009) and verbal aggression (B = .047, p = .019). Moreover, tough demeanor was also positively associated with physical aggression (B = .217, p < .001) and verbal aggression (B = .169, p < .001). Furthermore, verbal aggression was found to be positively associated with peer victimization (B = .766, p = .019). Overall, findings point to a more nuanced and complex relationship between neighborhood conditions and peer victimization among urban African American youth. An understanding of the coping strategies of urban adolescents in dealing with peer victimization encounters can shed light on the complexities of adolescent peer dynamics in urban areas.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».