Challenging the “‘Mean Kid”’ Perception: Boys’ and Girls’ Profiles of Peer Victimization and Aggression from 4th to 10th Grades
Notice bibliographique
Résumé
Student involvement in peer aggression is assumed to include the uninvolved, victims, aggressors, and victim-aggressor groups. Yet, evidence supporting this four-group configuration is equivocal. Although most studies report the four groups, several of the aggressor groups could have been labeled as moderate victim-aggressors. This study first reviews studies identifying subgroups of students involved in verbal, relational, and physical aggression. The study then assesses students’ perceived involvement in elementary ( n = 2,071; Grades 4–6) and secondary school ( n = 1,832; Grades 7–10), as well as the associations with outcomes (school belonging, depressive thoughts, and perceived school violence). Latent profile analysis identified three profiles (uninvolved, victim-only, and victim-aggressor) across all grades and genders. In primary school, the uninvolved, victim, and victim-aggressor respectively included 54.56%, 37.51%, and 7.83% of the girls, and 44.23%, 31.92%, and 23.85% of the boys. In secondary school, the uninvolved, victim, and victim-aggressor respectively included 80.16%, 14.93% and 4.91% of the girls, and 64.31%, 22.95% and 12.74% of the boys. Victims and victim-aggressors reported poorer adjustment than uninvolved students. Victims and victim-aggressors reported lower levels of school belonging and higher levels of depressive thoughts than uninvolved students. Also, victim-aggressors perceived more violence in their school than victims and uninvolved students, and victims perceived more violence than uninvolved students. These findings question the existence of an aggressor-only profile, at least, according to student perception, suggesting the need for a new perspective when intervening with students involved in peer aggression.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».