Bullied Because of Their Teeth: Evidence from a Longitudinal Study on the Impact of Oral Health on Bullying Victimization among Australian Indigenous Children
Notice bibliographique
Résumé
Making life better for Indigenous peoples is a global priority. Although bullying and oral health have always been a topic of concern, there is limited information regarding the impact of this problem on the general population, with no evidence in this regard among the Australian Indigenous population. Thus, we aimed to quantify the relationship between bullying victimization and oral health problems by remoteness among 766 Australian Indigenous children aged between 10−15-years using data from the LSIC study. Bivariate and multilevel mixed-effect logistic regression analyses were employed. Findings indicated children self-reported bullying more than parents reported their children were being bullied (44% vs. 33.6%), with a higher percentage from rural/remote areas than urban areas. Parents reported that oral health problems increased the probability (OR 2.20, p < 0.05) of being bullied, in Indigenous children living in urban areas. Racial discrimination, lower level of parental education and poor child oral hygiene increase the risk of bullying victimization. Parental happiness with life and a safe community were associated with a lower risk of bullying. Dental problems are linked with Australian Indigenous children experiencing bullying victimization. Cultural resilience and eliminating discrimination may be two modifiable paths to ameliorating health issues associated with bullying in the Australian Indigenous community.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».