The Association between Family Environment and Subsequent Risk of Cyberbullying Victimization in Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Family environment and parental monitoring have long been recognized as two important factors associated with adolescents' psychological development. Studies have suggested a potential link between parenting style/parental engagement and the likelihood of bullying victimization among adolescents. Nonetheless, no studies to date have investigated the association between family environment and the subsequent risk of cyberbullying victimization among adolescents. In this study, we assessed the association between family environment (eg, parental monitoring and family conflict) and subsequent risk of cyberbullying victimization using data from the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD). METHODS: We used multivariable logistic regressions to assess the association between parental monitoring and family conflict at year 1 and the subsequent risk of cyberbullying victimization at year 2 in 10,410 eligible ABCD study participants. RESULTS: Adjusting for sociodemographic characteristics, study sampling weights and study site, higher levels of parental monitoring at year 1 were associated with a lower reported past 12-month (OR: 0.61, 95% CI: 0.50-0.75) history of cyberbullying victimization at year 2. Higher levels of family conflict at year 1 were associated with a higher risk of reported past 12-month history (OR: 1.10, 95% CI: 1.04-1.16) of cyberbullying victimization one year later. CONCLUSION: Higher levels of parental monitoring and lower levels of family conflict are associated with a subsequent lower risk of cyberbullying victimization among adolescents. Cyberbullying victimization preventive programs should advocate for increased parental monitoring and minimize family conflict at home to reduce the risks of cyberbullying victimization among adolescents.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».