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Enregistrement W4377084427 · doi:10.7202/1097353ar

L’état des connaissances à l’égard des comportements à risque des adolescentes ayant vécu une agression sexuelle

2023· article· fr· W4377084427 sur OpenAlexaffvenue
John Wright, Caroline Cinq-Mars, Mireille Cyr, Pierre McDuff

Notice bibliographique

RevueRevue de psychoéducation · 2023
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bien que plusieurs auteurs aient émis l’hypothèse d’un lien entre l’agression sexuelle (AS) et plusieurs comportements à risque, aucune recension d’études empiriques chez les adolescentes n’a décrit ou analysé les connaissances existantes provenant de la littérature scientifique sur ce sujet. Afin de palier à cette lacune, une recension de 47 études portant sur les comportements à risque des adolescentes qui ont été agressées sexuellement a été effectuée. La consommation d’alcool et de drogues, les conduites sexuelles risquées, les actes délinquants et l’automutilation constituent les comportements à risque qui ont fait l’objet de la présente recension. Dans l’ensemble, il apparaît que les adolescentes qui ont été victimes d’AS sont plus susceptibles de présenter ces comportements à risques que les autres adolescentes. Toutefois, en ce qui concerne les actes délinquants et l’automutilation, les résultats devront être reproduits pour être considérés fiables étant donné le nombre plus restreint d’études et les différentes méthodologies utilisées. Par ailleurs, il semble que certaines caractéristiques familiales et de l’agression ont également une influence sur l’apparition des comportements à risque et peuvent constituer des facteurs de risque et de protection. Les dynamiques psychologiques qui sous-tendent les comportements à risque de même que certains modèles théoriques dans lesquels ces comportements pourraient s’inscrire sont discutés. Des implications cliniques et pistes de recherches futures sont également soulignées.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,288 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
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