MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391227573 · doi:10.1007/s10964-024-01943-6

Trends in Bullying Victimization and Social Unsafety for Sexually and Gender Diverse Students

2024· article· en· W4391227573 sur OpenAlexaff
Wouter J. Kiekens, Robin van der Ploeg, Julie Fish, Travis Salway, Tessa M. L. Kaufman, Laura Baams

Notice bibliographique

RevueJournal of Youth and Adolescence · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésSexual orientationPsychologyHealth psychologyLegal psychologySexual minorityFeelingDevelopmental psychologyClinical psychologyPublic healthSocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has documented trends in bullying victimization for sexually diverse adolescents in the US, but trends regarding school social unsafety are understudied and there is a dearth of research examining these trends for gender diverse adolescents. This study aimed to identify disparities in bullying victimization and feelings of social unsafety in schools for sexually and gender diverse adolescents. Data stem from the 2014 (N = 15,800; M age = 14.17, SD = 1.50), 2016 (N = 22,310; M age = 14.17, SD = 1.49), and 2018 (N = 10,493; M age = 14.02, SD = 1.52) survey cycles of the Social Safety Monitor, a Dutch cross-sectional school-based study. Findings indicate that sexual orientation disparities remained relatively small, but stable over time, while gender diverse adolescents remained more likely to be victimized and feel unsafe in school, with larger disparities overall. Monitoring these trends is highly relevant, especially considering recent negative developments regarding societal acceptance of sexual and gender diversity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Youth and AdolescenceMême sujetBullying, Victimization, and AggressionTravaux en français237 207