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Enregistrement W3201771336 · doi:10.1017/s0954579421000523

Early co-occurrence of peer victimization and aggression

2021· article· en· W3201771336 sur OpenAlexaff
Wendy L. G. Hoglund, Phillip Hau

Notice bibliographique

RevueDevelopment and Psychopathology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAggressionPsychologyPeer victimizationPsychopathologyDevelopmental psychologyCognitionClinical psychologyPeer relationsPoison controlInjury preventionPeer groupPsychiatryMedical emergencyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An accelerated longitudinal research design was used to examine heterogeneity in the developmental co-occurrence of peer relational victimization and aggression and of peer overt victimization and aggression from age 4.5 to 10.5 years. Data were gathered from four cohorts of children in kindergarten to Grade 3 ( N = 503) on six occasions across 2 years. Psychopathology, peer, and social–cognitive factors were examined as predictors of the joint trajectories. Sequential process latent growth mixture models identified four distinct subgroups for the relational trajectories (co-occurring increasing aggression, co-occurring increasing victimization, high chronic victimization, typical low risk) and four distinct subgroups for the overt trajectories (co-occurring decelerating aggression, high chronic victimization, moderate chronic victimization, typical low risk). Membership in the co-occurring trajectories was associated with psychopathology and membership in the chronic victimization trajectories was related to internalizing and social–cognitive problems but also peer likeability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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