Prevalence and determinants of school bullying in Qatar: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: School bullying is a wide-spread phenomenon that manifests in various forms. It has both short-term and long-term devastating consequences on physical, mental and social wellbeing. The Middle East and North Africa (MENA) region, including Qatar, has a relatively high prevalence of school bullying. This research aims at identifying the prevalence of bullying, particularly unsafe environments were bullying takes place, and its attributes at schools in Qatar. METHODS: In a cross-sectional study, 980 students from 10 schools in Qatar completed an anonymous self-completion standardized questionnaire to assess the different aspects of bullying from school students' point of view. RESULTS: The prevalence of bullying victimization and perpetration was found to be 41.0% and 31.7% among school students in Qatar, respectively. Classroom (67.5%) and hallways (64.8%) were the most frequently indicated environments of bullying whereas library was the least indicated one (28.3%). Verbal bullying was the most used type of bullying by students. Overall, students in Qatar believe that bullying is considerably a significant issue at their schools, yet schools are safe place for them to be in. Gender, age, ethnicity, school grade and years living in Qatar showed significant differences among the students. CONCLUSION: School bullying is a serious, yet a manageable global problem. Our findings re-demonstrated the alarming high prevalence of school bullying in Qatar, highlighted student related and school related factors which have implications for future multidimensional action and research and recommended measures to foster safety at school.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».